[發(fā)明專(zhuān)利]一種通信故障診斷方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610164660.2
• 申請(qǐng)日: 2016-03-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107222322A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 喬陽(yáng);周艷麗;郭銳;侯濱;楊曉錦
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)陜西有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): H04L12/24
• 分類(lèi)號(hào): H04L12/24
• 代理公司: 北京銀龍知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11243
• 代理人: 許靜,安利霞

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及融合通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷的技術(shù)領(lǐng)域，特別是指一種通信故障診斷方法及裝置。

背景技術(shù)

通信系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和運(yùn)行環(huán)境特殊性，因此通信系統(tǒng)的故障檢測(cè)與定位，是非常復(fù)雜、困難的工作。通信故障隨時(shí)都有發(fā)生的可能，通信系統(tǒng)故障信號(hào)中通常含有時(shí)變的成分，并且多個(gè)故障間存在耦合現(xiàn)象，致使通信系統(tǒng)的故障診斷難度加大。目前常見(jiàn)的通信系統(tǒng)診斷的主要方法有小波分析法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、比較法及一些優(yōu)化算法等。基于這些方法所產(chǎn)生的診斷結(jié)果容易出現(xiàn)不一致的情況。因而，需要采用某種算法對(duì)通信系統(tǒng)故障診斷結(jié)果進(jìn)行歸納綜合，以便使結(jié)果一致。

在數(shù)據(jù)融合中得到廣泛應(yīng)用的經(jīng)典D-S證據(jù)理論作為處理不確定性信息融合的一種有效方法，然而在實(shí)際的日常通信信息融合系統(tǒng)中，由于環(huán)境或人為因素常常會(huì)使某些設(shè)備輸出與實(shí)際情況相悖的信息，這些信息與其它設(shè)備輸出的正確信息往往沖突較大。如何在證據(jù)高度沖突下實(shí)現(xiàn)多源信息的有效融合是一個(gè)迫切需要解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種通信故障診斷方法及裝置，用以解決現(xiàn)有基于D-S證據(jù)理論的故障診斷方法，在證據(jù)沖突較高時(shí)，融合診斷結(jié)果不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種通信故障診斷方法，包括：

獲取故障信息中所包含的至少兩個(gè)故障現(xiàn)象，并獲取每個(gè)所述故障現(xiàn)象所對(duì)應(yīng)的可能故障原因；

根據(jù)D-S證據(jù)理論的證據(jù)組合規(guī)則及所述可能故障原因，對(duì)所述故障現(xiàn)象進(jìn)行融合處理，得出融合結(jié)果及沖突系數(shù)，所述融合結(jié)果包括每個(gè)可能故障原因成為真實(shí)故障原因的概率值，所述沖突系數(shù)用于表示所述融合結(jié)果與真實(shí)故障原因之間的沖突程度；

根據(jù)所述可能故障原因，獲取所述故障現(xiàn)象之間的差異信息；

根據(jù)所述差異信息及所述沖突系數(shù)，對(duì)所述融合結(jié)果進(jìn)行修正，并根據(jù)修正后的融合結(jié)果得出故障診斷結(jié)果。

其中，所述根據(jù)D-S證據(jù)理論的證據(jù)組合規(guī)則及所述可能故障原因，對(duì)所述故障現(xiàn)象進(jìn)行融合處理，得出融合結(jié)果及沖突系數(shù)，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)概率分配規(guī)則，為每個(gè)所述故障現(xiàn)象所對(duì)應(yīng)的每個(gè)可能故障原因分配一初始概率值；

根據(jù)D-S證據(jù)理論的證據(jù)組合規(guī)則及每個(gè)可能故障原因的初始概率值，對(duì)所述故障現(xiàn)象進(jìn)行融合處理，得出所述融合結(jié)果及所述沖突系數(shù)。

其中，所述根據(jù)D-S證據(jù)理論的證據(jù)組合規(guī)則及每個(gè)可能故障原因的初始概率值，對(duì)所述故障現(xiàn)象進(jìn)行融合處理，得出所述融合結(jié)果及所述沖突系數(shù)，包括：

通過(guò)公式對(duì)所述故障現(xiàn)象進(jìn)行融合處理，得出所述融合結(jié)果及所述沖突系數(shù)；

其中，C∈2^U，A_i∈2^U，B_j∈2^U，φ表示空集，U為所有可能故障原因的集合，并定義U為所述可能故障原因的一個(gè)識(shí)別框架，2^U為U的所有子集構(gòu)成的集合，2^U→[0,1]，m為U上的基本概率賦值函數(shù)，其中包含有所述故障現(xiàn)象對(duì)應(yīng)的所有可能故障原因所對(duì)應(yīng)的概率值，m₁，m₂為所述識(shí)別框架根據(jù)預(yù)設(shè)概率分配規(guī)則分別為兩個(gè)故障現(xiàn)象分配的基本概率賦值函數(shù)，m(C)表示所述融合結(jié)果，表示所述沖突系數(shù)，A_i和B_j表示兩個(gè)所述故障現(xiàn)象分別對(duì)應(yīng)的一組可能故障原因。

其中，所述根據(jù)所述可能故障原因，獲取所述故障現(xiàn)象之間的差異信息，包括：

分別獲取兩個(gè)故障現(xiàn)象的基本概率賦值函數(shù)m₁和m₂；

通過(guò)如下公式獲取所述兩個(gè)故障現(xiàn)象之間的差異信息：

其中，d_BPA表示所述兩個(gè)故障現(xiàn)象之間的差異信息，表示一個(gè)2M×2M的矩陣，M為所有可能故障原因的總個(gè)數(shù)，矩陣中的元素為A和B表示兩個(gè)所述故障現(xiàn)象分別對(duì)應(yīng)的所有可能故障原因，且A與B之和為M。

其中，所述根據(jù)所述差異信息及所述沖突系數(shù)，對(duì)所述融合結(jié)果進(jìn)行修正，并根據(jù)修正后的融合結(jié)果得出故障診斷結(jié)果，包括：

根據(jù)所述差異信息、所述沖突系數(shù)及如下公式，獲取修正后沖突系數(shù)；

表示所述沖突系數(shù)，d_BPA(m₁,m₂)表示兩個(gè)所述故障現(xiàn)象之間的差異信息，表示所述修正后沖突系數(shù)；

若所述修正后沖突系數(shù)小于預(yù)設(shè)閾值，則將所述融合結(jié)果作為所述故障診斷結(jié)果，否則確定出所述融合結(jié)果不可信。