[發明專利]一種基于改進局部異常因子的無線節點故障診斷方法

有效

• 申請號: 202011343058.8
• 申請日: 2020-11-25
• 公開（公告）號: CN112492633B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 魏東紅;毛軍禮;王其才;陳立水;王靜;吳曉光
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所
• 主分類號: H04W24/04
• 分類號: H04W24/04
• 代理公司: 河北東尚律師事務所 13124
• 代理人: 王文慶

1.一種基于改進局部異常因子的無線節點故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)云端網絡管理中心定期收集基站信息和用戶設備狀態信息并檢查網絡狀況；其中，基站信息包括：業務數量、用戶切入次數和功率；用戶設備狀態信息包括：信號接收功率、信號噪聲比和信號接收質量；

(2)當基站發生中斷時，基站主動發送故障信息至云端網絡管理中心，執行步驟(6)；否則，執行步驟(3)；

(3)云端網絡管理中心根據收集的基站信息，通過門限識別故障的基站，初步得到異常基站簇；具體包括以下步驟：

(301)云端網絡管理中心根據基站的業務數量、用戶切入次數和功率，基于過去的正常數據和當前獲取的數據，分別計算每個基站所有指標的偏差，如果存在設定數量指標的偏差值超過指定門限，則初步判斷基站存在異常，否則繼續監測；

(302)將異常基站的偏差分類為正向和反向；

(303)基于地理位置信息，判斷異常基站的空間分布一致性，如果一致，則將偏差為反向的異常基站設定為潛在的異常基站，初步得到異常基站簇，當在指定范圍內存在指定數量及以上偏差為正向的異常基站時，遍歷每一個偏差為正向的異常基站的鄰區列表，分別形成站點簇，將所有站點簇做交集初步得到異常基站簇；其中，鄰區列表指的是在每一個基站中存儲的與其相鄰的基站的列表；

(4)云端網絡管理中心結合收集的用戶設備狀態信息，采用局部異常因子算法對初步得到的異常基站簇進行異常聚類，進一步得到多組異常的基站簇；

具體為：

對獲取的用戶設備狀態信息，進行如下操作：

data＝(data_old-val)/std

其中，data為處理之后的數據，data_old為原始數據，val為原始數據的均值，std為原始數據的標準差；

將處理后的用戶設備狀態信息兩兩組成一組作為一個數據點，每一個數據點作為用戶設備的坐標點，每一種組合都采用以下方式進行計算：

對于任意兩個不同的用戶設備V_i和O，設兩者的屬性值分別為(x_i,y_i)和(x_j,y_j)，則兩者的距離為：

引入空間權重函數，計算近鄰節點測量值的權重：

則任意兩個不同的用戶設備V_i和O的實際距離為：

其中，d(V_i,O)表示對象V_i和O之間的距離，δ為該函數事先給定的寬度參數，通過調節δ可調節d(V_i,O)隨著實際距離變化的程度，對象V_i表示任一用戶設備，對象O為除去對象V_i后的所有用戶設備；

定義對象V_i和對象O之間的k可達距離rd_k(V_i,O)為d_k(V_i)以及對象V_i和對象O之間實際距離的最大值，其計算公式為：

rd_k(V_i,O)＝max{d_k(V_i),d(V_i,O)}

其中，對象V_i的k可達距離d_k(V_i)表示與對象V_i第k臨近的鄰居用戶設備的距離，k為設定值；

計算對象V_i的局部可達密度lrd_k(V_i)：

其中，N_k(V_i)表示由所有和V_i距離小于d_k(V_i)的對象組成的集合，lrd_k(V_i)反映出對象V_i與周圍的點之間的疏密關系；

計算對象V_i的局部離群因子LOF_k(V_i)：

lrd_k(P)表示對象P的局部可達密度，LOF_k(V_i)表示對象V_i的鄰域點集合N_k(V_i)中的點局部可達密度和對象V_i的局部可達密度的比值的平均值；如果比值的平均值為1，則對象V_i和其鄰域中的點屬于同一簇，如果比值的平均值小于1，則對象V_i的密度高于其鄰域中的點的密度，如果比值的平均值大于1，則V_i的密度小于其鄰域中的點密度，對象V_i設定為異常用戶設備；

查詢異常用戶設備連接的基站為存在異常的基站，遍歷所有的異常用戶設備得到存在異常的基站簇；

對于每一種用戶設備狀態信息的組合對應獲取一個異常基站簇，得到多組異常基站簇；

(5)結合步驟(4)所獲得的多組異常基站簇，對異常基站按照出現次數從高到低排列，選擇被診斷次數最多的基站作為最終的故障站點集，結束本流程；其中，故障站點集的數量依據云端網絡管理中心設定的故障基站處理數量閾值而定；

(6)云端網絡管理中心為出現故障的基站制定解決方案并執行。