[發(fā)明專利]基站巡檢方法、裝置、電子設備及存儲介質有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010634040.7 | 申請日: | 2020-07-02 |
| 公開(公告)號: | CN113891342B | 公開(公告)日: | 2023-08-15 |
| 發(fā)明(設計)人: | 王磊;王西點;徐晶;周勝;王軍;高峰;王亞楠;賈子寒;聶臻霖;石鐸;陶雨;閆淵;薛陽;方波;譚裴;程楠;趙文娟;沈驁;張冬晨;羅楓;宗宇雷;沈金虎;王國治;吳磊;張洪偉;王耀祖;石巍;方媛;劉鵬程;徐澤濤;凌濟民;左晶蕾 | 申請(專利權)人: | 中國移動通信集團設計院有限公司;中國移動通信集團有限公司 |
| 主分類號: | H04W24/02 | 分類號: | H04W24/02;H04W24/04;H04W24/08;H04L43/50;H04L43/0823 |
| 代理公司: | 北京路浩知識產權代理有限公司 11002 | 代理人: | 楊明月 |
| 地址: | 100080 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基站 巡檢 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
本發(fā)明實施例提供一種基站巡檢方法、裝置、電子設備及存儲介質,所述方法包括:利用預先構建的基站告警數據異常檢測模型對基站告警目標數據進行異常檢測,獲得檢測結果;基于所述檢測結果生成巡檢機房列表;其中,所述基站告警數據異常檢測模型為基于基站告警樣本數據訓練獲得的自編碼器模型或變分自編碼器模型。本發(fā)明實施例提供的基站巡檢方法及裝置,利用自編碼器模型有效地從大量歷史數據中挖掘告警數據與隱患基站之間的關聯(lián)關系,對高隱患站點進行準確、及時的定位,通過提前預測高危基站,指導運維資源分配調度,實現精準巡檢,提升網絡運維的效率和質量。
技術領域
本發(fā)明涉及網絡運維技術領域,更具體地,涉及一種基站巡檢方法、裝置、電子設備及存儲介質。
背景技術
移動通信基站是移動通信網絡中最關鍵的基礎設施,為確保信號傳輸的安全、可靠,必須定期對基站進行維護巡檢,掌握其運行狀態(tài)和周邊環(huán)境的變化。提前發(fā)現設備缺陷和危及設備安全的隱患,是通信運營商日常網絡維護工作中不可缺少的一個環(huán)節(jié)。
目前針對機房巡檢大多使用的方法是人工制定巡檢清單,按計劃輪巡式安排巡檢任務,一般采取按區(qū)域、按時間逐站輪巡,很少考慮基站健康度優(yōu)先級。這種方法制定的規(guī)則相對較粗,很大程度依賴于經驗,且具有隨機性和盲目性。一方面,缺乏對站點屬性的刻畫,表現為巡檢無優(yōu)先級、無季節(jié)性差異,出現無法對高危站點和季節(jié)性告警頻發(fā)的站點預先進行巡檢的情況,并由于未能提前發(fā)現、排除隱患可能致使故障發(fā)生。另一方面,未考慮巡檢站點和隱性還沒造成斷站斷小區(qū)的告警之間存在的關聯(lián)性,某些告警很可能是嚴重故障(例如斷站、斷小區(qū))的前兆,計劃輪巡的方式忽略了這種關聯(lián)關系,無法有效做到預防斷站。綜上所述,現有的僅依靠經驗安排巡檢任務的方法無法對巡檢清單進行智能動態(tài)的制定,從而導致了運維效率底下、運維資源無法精準投放、巡檢成本高、無法對基站巡檢形成有效指導的問題。
為了克服僅依靠經驗安排巡檢任務的方法的缺陷,相關技術中提出對基站的設備信息、告警信息和運行狀態(tài)信息進行分析,構建多個回歸函數從而對基站不同維度進行打分,計算每個基站的總得分,進而得到巡檢基站列表。該方法粗粒度地將告警信息分為三類作為其中的部分特征,未充分考慮不同告警與隱患基站之間的關聯(lián)關系;采用獨立建模的方式,忽略了不同告警之間的關聯(lián)關系;此外未對高風險基站的重點關注項進行標識,無法有效全面地指導運維人員的巡檢工作,在巡檢的精準性、高效性方面仍有欠缺。
發(fā)明內容
為了解決或部分解決現有的僅依靠經驗安排巡檢任務的方法無法對巡檢清單進行智能動態(tài)的制定,從而導致了運維效率底下、運維資源無法精準投放、巡檢成本高、無法對基站巡檢形成有效指導,巡檢的精確性和高效性不高的問題,本發(fā)明實施例提供一種基站巡檢方法、裝置、電子設備及存儲介質。
第一方面,本發(fā)明實施例提供一種基站巡檢方法,包括:
利用預先構建的基站告警數據異常檢測模型對基站告警目標數據進行異常檢測,獲得檢測結果;
基于所述檢測結果生成巡檢機房列表;
其中,所述基站告警數據異常檢測模型為基于基站告警樣本數據訓練獲得的自編碼器模型或變分自編碼器模型。
可選地,所述利用預先構建的基站告警數據異常檢測模型對基站告警目標數據進行異常檢測之前,還包括:
生成基站告警樣本數據;
構建用于異常檢測的自編碼器模型或變分自編碼器模型;
利用所述基站告警樣本數據,對所述用于異常檢測的自編碼器模型或變分自編碼器模型進行訓練,訓練結束后,獲得基站告警數據異常檢測模型。
可選地,所述利用預先構建的基站告警數據異常檢測模型對基站告警目標數據進行異常檢測,獲得檢測結果,具體包括:
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