【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开一般地涉及通信网络，并且更具体地涉及用于检测跨通信网络的多个域显现出的操作异常(例如，故障等)的技术。
技术介绍
1、第五代(“5g”)蜂窝系统，也称为新无线电(nr)，最初标准化为3gpp rel-15，并在随后的版本中继续演进。nr被开发用于最大灵活性，以支持各种不同的用例，包括增强型移动宽带(embb)、机器类型通信(mtc)、超可靠低延迟通信(urllc)、侧链路设备到设备(d2d)以及若干其他用例。5g/nr技术与第四代lte有许多相似之处。
2、在高层上，5g系统(5gs)由接入网(access network，an)和核心网(core network，cn)组成。an例如经由诸如gnb或ng-enb的基站向cn提供ue连接性。如下文更详细描述的，cn包括提供诸如会话管理、连接管理、计费、认证等一系列不同功能的各种网络功能(nf)。
3、包括5g网络在内的通信网络不断增加的复杂性推动了支持这些网络的操作、优化和规划的分析系统的发展。这包括检测和解决网络操作和/或性能中突然的、不期望的变化(例如，故障)。这些分析系统又需要收集和处理大量数据，特别是时间序列数据。
4、通常，时间序列是数据或信息值的序列，每个数据或信息值具有相关联的时间实例(例如，生成和/或收集数据或信息值的时间)。数据或信息可以是以某种方式取决于时间的任何可测量的东西，例如价格、湿度或人数。时间序列的一个重要特征是频率，其是数据集的数据值被记录的频率。频率也与连续数据值之间的周期(或持续时间)成反比。
<...【技术保护点】
1.一种用于检测多域通信网络中的操作异常的计算机实现的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于在所述另外的性能数据中检测到多个操作异常，基于各自与对应的非异常网络行为的偏差来确定(2250)所检测到的操作异常的重要性的顺序。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括以下中的一项或多项：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中以下中的一项或多项适用：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，基于存在或不存在至少两种类型的分量将所述各个时间序列分类(2230)包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中以下中的一项或多项适用：
7.根据权利要求5-6中任一项所述的方法，其中，检测(2240)所述多个时间序列中的操作异常包括：
8.根据权利要求5-7中任一项所述的方法，其中：
9.根据权利要求8所述的方法，其中：
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中基于所述多个时间序列确定(2220)非异常网络行为的一个或多个模型包括使用LI正则化基
11.根据权利要求10所述的方法，其中：
12.根据权利要求10-11中任一项所述的方法，其中，基于所述一个或多个模型检测(2240)操作异常包括：使用所述一个或多个训练的ML模型，预测(2246)以下中的一个或多个中的非异常网络行为：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，检测(2240)操作异常是基于使用所述一个或多个训练的ML模型预测的非异常网络行为。
14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其中所述多个时间序列包括一个或多个多维时间序列，并且获得(2210)所述多个时间序列包括聚合(2211)至少两个获得的单维时间序列以形成每个多维时间序列。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法，其中，所述非异常网络行为的模型的数量小于所述时间序列的数量。
16.根据权利要求1-15中任一项所述的方法，其中，所述多个时间序列表示对应的多域通信系统的性能的多个边际分布。
17.根据权利要求1-16中任一项所述的方法，其中：
18.如权利要求17所述的方法，其中：
19.根据权利要求17-18中任一项所述的方法，其中，所述多个时间序列包括以下各项中的至少两项：
20.一种网络分析系统(800、1800、2010、2110、2316、2318、2320、2400、2500、2600)，被配置为检测多域通信网络(198、199、200、300、2000、2100、2302)中的操作异常，该网络分析系统包括：
21.根据权利要求20所述的网络分析系统，其中，所述处理电路和所述通信接口电路还被配置为执行对应于权利要求2-19中任一项的操作。
22.一种网络分析系统(800、1800、2010、2110、2316、2318、2320、2400、2500、2600)，被配置为检测多域通信网络(198、199、200、300、2000、2100、2302)中的操作异常，该网络分析系统包括：
23.根据权利要求22所述的网络分析系统，还包括异常排序模块(880，1850)，被配置为基于检测到的多个操作异常与对应的非异常网络行为的各自的偏差，确定由所述一个或多个异常检测模块在另外的性能数据中检测到的多个操作异常的重要性的顺序。
24.根据权利要求22所述的网络分析系统，还被配置为执行与权利要求3-19所述的方法中的任一项相对应的操作。
25.一种非暂时性计算机可读介质(2404、2604)，存储计算机可执行指令，当由处理电路(2402、2502、2604)执行时其配置网络分析系统(800、1800、2010、2110、2316、2318、2320、2400、2500、2600)以基于执行对应于权利要求1-19的方法中的任一项的操作来检测多域通信网络(198、199、200、300、2000、2100、2302)中的操作异常。
26.一种计算机程序产品(2404a，2604a)，包括计算机可执行指令，当由处理电路(2402，2502，2604)执行时其配置网络分析系统(800，1800，2010，2110，2316，2318，2320，2400，2500，2600)以基于执行对应于权利要求1-19的方法中的任一项的操作来检测多域通信网络(198，199，200，300，2000，2100，2302)中的操作异常...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于检测多域通信网络中的操作异常的计算机实现的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于在所述另外的性能数据中检测到多个操作异常，基于各自与对应的非异常网络行为的偏差来确定(2250)所检测到的操作异常的重要性的顺序。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括以下中的一项或多项：
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中以下中的一项或多项适用：
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，基于存在或不存在至少两种类型的分量将所述各个时间序列分类(2230)包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中以下中的一项或多项适用：
7.根据权利要求5-6中任一项所述的方法，其中，检测(2240)所述多个时间序列中的操作异常包括：
8.根据权利要求5-7中任一项所述的方法，其中：
9.根据权利要求8所述的方法，其中：
10.根据权利要求1-9中任一项所述的方法，其中基于所述多个时间序列确定(2220)非异常网络行为的一个或多个模型包括使用li正则化基于所述多个时间序列训练(2221)一个或多个机器学习ml模型。
11.根据权利要求10所述的方法，其中：
12.根据权利要求10-11中任一项所述的方法，其中，基于所述一个或多个模型检测(2240)操作异常包括：使用所述一个或多个训练的ml模型，预测(2246)以下中的一个或多个中的非异常网络行为：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，检测(2240)操作异常是基于使用所述一个或多个训练的ml模型预测的非异常网络行为。
14.根据权利要求1-13中任一项所述的方法，其中所述多个时间序列包括一个或多个多维时间序列，并且获得(2210)所述多个时间序列包括聚合(2211)至少两个获得的单维时间序列以形成每个多维时间序列。
15.根据权利要求1-14中任一项所述的方法，其中，所述非异常网络行为的模型的数量小于所述时间序列的数量。
16.根据权利要求1-15中任一项所述的方法，其中，所述多个时间序列表示对应的多域通信系统的性能的多个边际分布。
17.根据权利要求1-16中任一项所述的方法，其中：
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【专利技术属性】
技术研发人员：阿提拉·米奇扬科夫，亚历山大·比罗，博通德·瓦尔加，威尔玛·奥尔戈万伊，
申请(专利权)人：瑞典爱立信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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