[發明專利]檢測網絡的方法和裝置

有效

• 申請號: 201611113004.6
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN108173670B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 程康;李健;包德偉;吳俊;彭東紅
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L12/26
• 代理公司: 北京龍雙利達知識產權代理有限公司 11329
• 代理人: 孫濤;毛威

1.一種檢測網絡的方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取一個或多個目標網絡性能指標的解析數據，每個目標網絡性能指標的解析數據包括在多個采集時間點上所述目標網絡性能指標對應的測量值；

分析所述解析數據，得到多個數據序列，每個數據序列包括一個目標網絡性能指標在所述多個采集時間點上對應的多個測量值，所述多個測量值在所述數據序列中按照時間先后順序排列；

根據所述多個數據序列，確定異常時間點或異常數據序列；

確定所述異常時間點或異常數據序列對應的網絡性能指標為異常網絡性能指標；

所述根據所述多個數據序列，確定異常時間點包括：

將所述多個數據序列進行組合，形成數據序列矩陣X，所述矩陣X為M行N列的矩陣；所述矩陣X的N個列向量與所述多個數據序列一一對應，所述矩陣X的M個行向量表示所述多個采集時間點；其中，M和N均為大于1的正整數；

根據所述矩陣X，確定所述異常時間點；

所述根據所述矩陣X，確定所述異常時間點，包括：

獲取所述矩陣X的第一相似矩陣；

根據所述矩陣X和所述第一相似矩陣對應的第一協方差矩陣的凸組合，獲取第一拉普拉斯矩陣；

根據所述第一拉普拉斯矩陣的第一奇異值對應的左奇異向量，構造第一投影矩陣，所述第一奇異值大于或者等于第一閾值，所述第一投影矩陣的列向量與所述第一奇異值對應的左奇異向量一一對應；

根據所述第一投影矩陣對所述矩陣X的M個行向量分別進行投影計算，得到M個數據向量；

根據所述M個數據向量組成的第一計算矩陣，分別計算所述矩陣X中每個行向量的時間點統計量，所述時間點統計量用于指示每個目標網絡性能指標在所述矩陣X的行向量對應的采集時間點的狀態；

根據所述矩陣X中每個行向量的時間點統計量和第二閾值，確定所述異常時間點。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，

所述多個數據序列為在所述多個采集時間點上針對同一個目標網絡性能指標在多條網絡鏈路或多個網絡設備上的采集的測量值；

或

所述多個數據序列為在所述多個采集時間點上針對多個不同目標網絡性能指標在同一條網絡鏈路或者同一個網絡設備上采集的測量值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述矩陣X的第一相似矩陣，包括：

根據以下公式對所述矩陣X進行變換，形成所述矩陣X的第一相似矩陣；

S＝[S_ij]

其中，所述S為所述第一相似矩陣，所述S_ij為所述第一相似矩陣的第i行和第j列對應的元素，所述X_i為所述矩陣X中的第i行行向量，所述X_j為所述矩陣X中的第j行行向量，所述ε為所述矩陣X的局部特征分析參數，所述σ為所述矩陣X的歸一化程度分析參數。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述矩陣X和所述第一相似矩陣對應的第一協方差矩陣的凸組合，獲取第一拉普拉斯矩陣，包括：

根據所述矩陣X和以下公式，獲取第一拉普拉斯矩陣；

其中，所述為所述第一拉普拉斯矩陣，所述C為所述第一協方差矩陣，所述X^T為所述矩陣X的轉置矩陣，所述λ表示所述XSX^T的權重，所述(1-λ)表示所述第一協方差矩陣的權重，λ∈(0,1)。

5.根據權利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述第一投影矩陣對所述矩陣X的M個行向量分別進行投影計算，得到M個數據向量，包括：

根據以下公式對所述矩陣X的M個行向量分別進行投影計算，得到M個數據向量；

其中，所述為y_i為所述矩陣X的第i行行向量對應的數據向量，所述U為所述第一投影矩陣，所述為所述矩陣X中的第i行行向量的轉置向量。