一种ims网络媒体数据智能神经元捕获方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种IMS网络媒体数据智能神经元捕获方法及系统，所述系统包括：捕获神经元采集点，其部署在IMS网络的各地市的MGW媒体数据网关，负责对媒体数据的智能捕获和分析处理;智能神经中枢系统，其部署在中心服务站中，负责存储各捕获神经元采集点捕获的数据，智能控制各捕获神经元采集点按规则捕获媒体数据。本发明使用类似人类神经系统一样的触发机制，智能的判断IMS网络中发生质量问题的媒体数据，有选择性的实时捕获媒体数据，这样即可以有效地节省硬件存储的空间，也可以保证有效地存储有问题的媒体数据，以供IMS网络监测维护人员回放分析。
【专利说明】—种IMS网络媒体数据智能神经元捕获方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及通信网络监测领域，特别涉及一种IMS网络媒体数据智能神经元捕获方法及系统。
【背景技术】
[0002]为了更为清楚地理解本发明，首先列举一下本说明书中可能用到的技术术语:
[0003]IMS:1P Multimedia Subsystem IP 多媒体子系统
[0004]QoS:Quality of Service 服务质量
[0005]RTP: Real-time Transport Protocol 实时传输协议
[0006]RTCP:Real-time Transport Control Protocol 实时传输控制协议
[0007]Latency:时延
[0008]Jitter:抖动
[0009]PacketLoss:丢包率
[0010]R-Factor: R 因子
[0011]MOS:Mean Opinion Score 平均意见值
[0012]基于ALL IP技术的MS网络，为运营商提供了一种能够提供丰富多媒体服务的业务平台。目前各地运营商正在积极推动MS网络的部署。随着MS网络用户数量的增加和多媒体服务种类的增加，頂S网络中的媒体数据RTP/RTCP流量越来越大。MS网络中媒体质量成为网络维护人员需要重点关注的问题。
[0013]对頂S网络媒体质量的监测，需要先采集网络中的媒体数据，然后对媒体RTP/RTCP数据进行解码分析处理,计算出媒体质量参数Latency, PacketLoss, Jitter,最后计算出R-Factor和对应的MOS值。但是由于MS网络中的媒体数据流量很大，所以采集全部的媒体数据，将需要十分巨大的硬件存储资源。
[0014]现有的IMS媒体质量监测系统通常采用的采集方案是，当媒体流量较小时，全量采集并分析数据；当流量较大时，只采集并分析中心城市，或重点关注的MGW媒体网关数据；当流量很大，无法存储时，只对全量数据进行分析处理，计算媒体质量参数，不存储原始数据。
[0015]现有的流量较小时，全量采集并存储媒体数据的方法，无法适应媒体流量快速增长的趋势。现在各省MS网络处于飞速发展的时期，存储媒体数据的硬件配置必须承受未来2年的流量增长需要，所以这种方法仍就需要较大的硬件配置存储空间。
[0016]只分析全量数据，不存储原始数据，或只分析并存储中心城市，或重点网关数据的方法，使得无法回放原始的媒体数据。当用户发生媒体质量投诉时，维护人员需要历史的媒体数据进行回放，复原问题发生的场景数据，试听语音数据，进行语音媒体质量的主观判断，并且与计算的媒体质量参数作对比分析。而采用这种方法时，这部分问题数据有可能没有被存储。
【发明内容】
[0017]鉴于现有技术中存在的问题，本发明目的在于提供一种MS网络媒体数据智能神经元捕获方法及系统，使用类似人类神经系统一样的触发机制，智能的判断MS网络中发生质量问题的媒体数据，有选择性的实时捕获媒体数据，这样即可以有效地节省硬件存储的空间，也可以保证有效地存储有问题的媒体数据，以供MS网络监测维护人员回放分析。
[0018]根据本发明的一个方面，提供了一种IMS网络媒体数据智能神经元捕获系统，其特征在于包括:
[0019]捕获神经元采集点，其部署在MS网络的各地市的MGW媒体数据网关，负责对媒体数据的智能捕获和分析处理；
[0020]智能神经中枢系统，其部署在中心服务站中，负责存储各捕获神经元采集点捕获的数据，智能控制各捕获神经元采集点按触发规则捕获媒体数据。
[0021]优选的，所述捕获神经元采集点包括数据处理捕获模块和触发规则存储模块，各地市的捕获神经元采集点采集各媒体网关的RTP/RTCP数据后，在数据处理捕获模块中，对数据进行实时的解码分析处理，计算出每次媒体业务的质量参数，同时提取出本次业务的媒体特征信息，与媒体质量参数组成媒体质量特征记录MQCR ;所述捕获神经元采集点的触发规则存储模块中存储有智能神经中枢系统定期发送过来的触发规则，这些规则作为所述捕获神经元采集点的记忆体被存储和更新，称之为触发规则记忆体TRRC。
[0022]优选的，系统在初始运行时，智能神经中枢系统还未发送过来TRRC，所述捕获神经元采集点分析出MQCR后，首先发送给所述智能神经中枢系统，然后查询本神经元采集点的TRRC,如果未查询到，则不做处理；如果查询到，则与TRRC的规则相匹配，匹配成功，则触发捕获功能，将此业务的媒体数据捕获并存储下来，与相匹配的TRRC组成捕获媒体信息包，发送到所述智能神经中枢系统。
[0023]优选的，所述智能神经中枢系统包括原始数据库模块、告警模块、规则智能分析模块和触发规则配置模块；
[0024]所述触发规则配置模块用于MS网络监测维护人员配置基础触发规则；
[0025]所述规则智能分析模块用于将所述捕获神经元采集点发送过来的MQCR与所述基础触发规则相匹配，如果符合规则，对这部分MQCR进行智能统计分析，提取其中多次出现的媒体特征，与基础触发规则组成多个触发规则记忆体TRRC，并将所述TRRC按照维护人员设定的时间周期发送到各捕获神经元采集点中；
[0026]所述原始数据库模块用于存储各地的捕获神经元采集点发送的媒体信息包；
[0027]所述告警模块用于根据接收到的TRRC，实时触发告警邮件发送给MS网络维护人员。
[0028]根据本发明的另一方面，提供了一种IMS网络媒体数据智能神经元捕获方法，其特征在于:
[0029]在IMS网络的各地市的MGW媒体数据网关部署捕获神经元采集点，负责对媒体数据的智能捕获和分析处理；
[0030]在中心服务站中部署智能神经中枢系统，负责存储各捕获神经元采集点捕获的数据，智能控制各捕获神经元采集点按规则捕获媒体数据。
[0031]优选的，所述捕获神经元采集点包括数据处理捕获模块和触发规则存储模块，各地市的捕获神经元采集点采集各媒体网关的RTP/RTCP数据后，在数据处理捕获模块中，对数据进行实时的解码分析处理，计算出每次媒体业务的质量参数，同时提取出本次业务的媒体特征信息，与媒体质量参数组成媒体质量特征记录MQCR ;所述捕获神经元采集点的触发规则存储模块中存储有智能神经中枢系统定期发送过来的触发规则，这些规则作为所述捕获神经元采集点的记忆体被存储和更新，称之为触发规则记忆体TRRC。
[0032]优选的，系统在初始运行时，智能神经中枢系统还未发送过来TRRC，所述捕获神经元采集点分析出MQCR后，首先发送给所述智能神经中枢系统，然后查询神经元采集点中的TRRC,如果未查询到，则不做处理；如果查询到，则与TRRC的规则相匹配，匹配成功，则触发捕获功能，将此业务的媒体数据捕获并存储下来，与相匹配的TRRC组成捕获媒体信息包，发送到所述智能神经中枢系统。
[0033]优选的，所述智能神经中枢系统包括原始数据库模块、告警模块、规则智能分析模块和触发规则配置模块；
[0034]IMS网络监测维护人员首先在所述触发规则配置模块中，配置基础触发规则；所述智能神经中枢系统将所述捕获神经元采集点发送过来的MQCR在规则智能分析模块中与基础触发规则相匹配，如果符合规则，将对这部分MQCR进行智能统计分析，提取其中多次出现的媒体特征，与基础触发规则组成多个触发规则记忆体TRRC，然后，所述智能神经中枢系统将所述TRRC按照维护人员设定的时间周期发送到各捕获神经元采集点中。
[0035]优选的，各地的捕获神经元采集点根据不断更新的TRRC，触发捕获媒体数据，生成媒体信息包，发送到智能神经中枢系统后，所述智能神经中枢系统将整个媒体信息包存储到原始数据库模块中，同时将TRRC发送到告警模块，实时触发告警邮件发送给IMS网络维护人员。
【专利附图】
【附图说明】
[0036]图1例示了本发明实施例一种MS网络媒体数据智能神经元捕获系统的结构示意图；
[0037]图2例示了本发明实施例捕获神经元采集点的结构示意图；
[0038]图3例示了本发明实施例媒体质量特征记录的数据结构示意图；
[0039]图4例示了本发明实施例智能神经中枢系统的结构示意图；
[0040]图5例示了本发明实施例触发规则记忆体TRRC的结构示意图。
【具体实施方式】
[0041]为使本发明的上述目的、特征和优点更加明显易懂，下面结合附图和【具体实施方式】对本发明作进一步详细的说明。
[0042]图1例示了本发明实施例一种MS网络媒体数据智能神经元捕获系统的结构示意图。
[0043]如图1所示,所述系统包括:
[0044]捕获神经元采集点，其部署在MS网络的各地市的MGW媒体数据网关，负责对媒体数据的智能捕获和分析处理；
[0045]智能神经中枢系统，其部署在中心服务站中，负责存储各捕获神经元采集点捕获的数据，智能控制各捕获神经元采集点按规则捕获媒体数据。
[0046]图2例示了本发明实施例捕获神经元采集点的结构示意图。
[0047]如图2所示，所述捕获神经元采集点包括数据处理捕获模块和触发规则存储模块。
[0048]各地市的捕获神经元采集点采集各媒体网关的RTP/RTCP数据后，在数据处理捕获模块中，对数据进行实时的解码分析处理，计算出每次媒体业务的质量参数Latency、Jitter、PacketLoss和MOS值，同时提取出本次业务的时间、用户号码、业务类型、媒体编码类型等媒体特征信息，与媒体质量参数组成媒体质量特征记录Media qualitycharacteristic record(MQCR),其数据结构如图 3 所不。
[0049]所述捕获神经元采集点的触发规则存储模块中存储有智能神经中枢系统定期发送过来的触发规则，这些规则作为所述捕获神经元采集点的记忆体被存储和更新，称之为触发规则记忆体 Trigger rule remember cell (TRRC)。
[0050]系统在初始运彳丁时，智能神经中枢系统还未发送过来TRRC。所述捕犾神经兀米集点分析出MQCR后，首先发送给所述智能神经中枢系统，然后查询神经元采集点中的TRRC，如果未查询到，则不做处理；如果查询到，则与TRRC的规则相匹配，匹配成功，则触发捕获功能，将此业务的媒体数据捕获并存储下来，与相匹配的TRRC组成捕获媒体信息包，发送到所述智能神经中枢系统。
[0051]所述智能神经中枢系统由原始数据库模块，告警模块，规则智能分析模块，触发规则配置模块组成，其结构图如图4所示。
[0052]IMS网络监测维护人员首先需要在所述触发规则配置模块中，配置基础触发规则，如PaCketLOSS>l%，M0S〈3.5。维护人员可以根据监测需求，修改或设定多组基础触发规则。所述智能神经中枢系统将所述捕获神经元采集点发送过来的MQCR在规则智能分析模块中与基础触发规则相匹配，如果符合规则，将对这部分MQCR进行智能统计分析，提取其中多次出现的业务时间、用户号码、业务类型、媒体编码类型等媒体特征，与基础触发规则组成多个触发规则记忆体TRRC，它们表示在这种规则下，媒体质量满足维护人员的捕获需求，应该触发捕获进程。然后，所述智能神经中枢系统将所述TRRC按照维护人员设定的时间周期发送到各捕获神经元采集点中。TRRC的数据结构如图5所示。
[0053]各地的捕获神经元采集点根据不断更新的TRRC，触发捕获媒体数据，生成媒体信息包，发送到智能神经中枢系统后，所述智能神经中枢系统将整个媒体信息包存储到原始数据库模块中，同时将TRRC发送到告警模块，实时触发告警邮件发送给IMS网络维护人员。维护人员可以及时地在原始数据库模块中查询并回放试听原始数据，与TRRC中的媒体质量参数作对比分析。
[0054]以上从系统结构的角度例示了本发明，本领域技术人员显而易见，本发明包括相应的方法实施方式，其具体流程可基于上述实施方式显而易见地获知，这里不再进行重复赘述。
[0055]通过本发明，即不全量采集数据，也不部分采集数据，而采用类似人类神经系统一样的机制，在网络中部署分散的神经元采集点，在中心服务器中，部署类似神经中枢作用的数据分析处理和神经元控制的中枢系统，以一种神经触发机制，智能地判断并捕获发生质量问题的媒体数据，实时地捕获并存储这部分需要后续回放分析的数据。解决了媒体数据的存储与所需硬件存储空间较大的矛盾问题，提供了一种准确捕获并存储发生质量问题的媒体数据的方法及系统。
[0056]以上是对本发明的优选实施例进行的详细描述，但本领域的普通技术人员应该意识到，在本发明的范围内和精神指导下，各种改进、添加和替换都是可能的，例如使用可实现同种功能目的的算法、使用不同的编程语言(如C、C++、Java等)实现等。这些都在本发明的权利要求所限定的保护范围内。
【权利要求】
1.一种MS网络媒体数据智能神经元捕获系统，其特征在于包括: 捕获神经元采集点，其部署在MS网络的各地市的MGW媒体数据网关，负责对媒体数据的智能捕获和分析处理； 智能神经中枢系统，其部署在中心服务站中，负责存储各捕获神经元采集点捕获的数据，智能控制各捕获神经元采集点按规则捕获媒体数据。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于: 所述捕获神经元采集点包括数据处理捕获模块和触发规则存储模块，各地市的捕获神经元采集点采集各媒体网关的RTP/RTCP数据后，在数据处理捕获模块中，对数据进行实时的解码分析处理，计算出每次媒体业务的质量参数，同时提取出本次业务的媒体特征信息，与媒体质量参数组成媒体质量特征记录MQCR ;所述捕获神经元采集点的触发规则存储模块中存储有智能神经中枢系统定期发送过来的触发规则，这些规则作为所述捕获神经元采集点的记忆体被存储和更新，称之为触发规则记忆体TRRC。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于: 系统在初始运行时，智能神经中枢系统还未发送过来TRRC，所述捕获神经元采集点分析出MQCR后，首先发送给所述智能神经中枢系统，然后查询神经元采集点中的TRRC，如果未查询到，则不做处理；如果查询到，则与TRRC的规则相匹配，匹配成功，则触发捕获功能，将此业务的媒体数据捕获并存储下来，与相匹配的TRRC组成捕获媒体信息包，发送到所述智能神经中枢系统。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于: 所述智能神经中枢系统包 括原始数据库模块、告警模块、规则智能分析模块和触发规则配置模块； 所述触发规则配置模块用于IMS网络监测维护人员配置基础触发规则； 所述规则智能分析模块用于将所述捕获神经元采集点发送过来的MQCR与所述基础触发规则相匹配，如果符合规则，对这部分MQCR进行智能统计分析，提取其中多次出现的媒体特征，与基础触发规则组成多个触发规则记忆体TRRC，并将所述TRRC按照维护人员设定的时间周期发送到各捕获神经元采集点中； 所述原始数据库模块用于存储各地的捕获神经元采集点发送的媒体信息包； 所述告警模块用于根据接收到的TRRC，实时触发告警邮件发送给IMS网络维护人员。
5.一种IMS网络媒体数据智能神经元捕获方法，其特征在于: 在MS网络的各地市的MGW媒体数据网关部署捕获神经元采集点，负责对媒体数据的智能捕获和分析处理； 在中心服务站中部署智能神经中枢系统，负责存储各捕获神经元采集点捕获的数据，智能控制各捕获神经元采集点按规则捕获媒体数据。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于: 所述捕获神经元采集点包括数据处理捕获模块和触发规则存储模块，各地市的捕获神经元采集点采集各媒体网关的RTP/RTCP数据后，在数据处理捕获模块中，对数据进行实时的解码分析处理，计算出每次媒体业务的质量参数，同时提取出本次业务的媒体特征信息，与媒体质量参数组成媒体质量特征记录MQCR ;所述捕获神经元采集点的触发规则存储模块中存储有智能神经中枢系统定期发送过来的触发规则，这些规则作为所述捕获神经元采集点的记忆体被存储和更新，称之为触发规则记忆体TRRC。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于: 系统在初始运行时，智能神经中枢系统还未发送过来TRRC，所述捕获神经元采集点分析出MQCR后，首先发送给所述智能神经中枢系统，然后查询神经元采集点中的TRRC，如果未查询到，则不做处理；如果查询到，则与TRRC的规则相匹配，匹配成功，则触发捕获功能，将此业务的媒体数据捕获并存储下来，与相匹配的TRRC组成捕获媒体信息包，发送到所述智能神经中枢系统。
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于: 所述智能神经中枢系统包括原始数据库模块、告警模块、规则智能分析模块和触发规则配置模块； IMS网络监测维护人员首先在所述触发规则配置模块中，配置基础触发规则；所述智能神经中枢系统将所述捕获神经元采集点发送过来的MQCR在规则智能分析模块中与基础触发规则相匹配，如果符合规则，将对这部分MQCR进行智能统计分析，提取其中多次出现的媒体特征，与基础触发规则组成多个触发规则记忆体TRRC，然后，所述智能神经中枢系统将所述TRRC按照维护人员设定的时间周期发送到各捕获神经元采集点中。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于: 各地的捕获神经元采集点根据不断更新的TRRC，触发捕获媒体数据，生成媒体信息包，发送到智能神经中枢系统后，所述智能神经中枢系统将整个媒体信息包存储到原始数据库模块中，同时将TRRC发送到告警模块，实时触发告警邮件发送给IMS网络维护人员。
【文档编号】H04L12/24GK103618619SQ201310577050
【公开日】2014年3月5日 申请日期:2013年11月18日 优先权日:2013年11月18日
【发明者】徐军 申请人:北京中创信测科技股份有限公司