一种电信宽带网络性能状态监测方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉通信，具体涉及一种电信宽带网络性能状态监测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、伴随经济的飞速发展和通信技术的日益更新，电信产业也获得了迅猛的发展。中国电信宽带网络经过近些年的建设，已具备庞大的网络规模，但网络质量却没有迅速提高；大量先进技术的采用，带来了网络规模庞大、通信业务种类复杂多样、通信质量需求逐步提高等一系列发展问题；面对这些复杂的问题及日益加剧的竞争，电信运营商想要更加高效地利用目前的网络资源、降低当前运行成本、增加后续运营收入，就必须对网络的性能状态进行有效的监测，加强对网络设备的分析力度和日常维护力度，不断调整和优化网络相关参数，以满足用户日益增加的需求。

2、目前对电信宽带网络性能状态监测时，主要依赖于有经验的网络技术人员，在我国，宽带网络覆盖范围十分广阔，单纯靠人力对这些复杂的网络数据进行收集整理并分析作出合理的优化方案是不现实的；此外，一些技术人员通常依据单一的网络数据属性作出判断，而实际上宽带网络数据的属性(数据维度)可能是数十维甚至上百维，使用人工收集分析宽带网络数据的方式显然具有局限性和缺陷性，无法满足监测的实时性要求，监测精度有待提高。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术中的不足，针对传统人工收集分析宽带网络数据具有的诸多局限性和缺陷性，提供一种电信宽带网络性能状态监测方法、装置、设备及介质。

2、为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

3、第一方面，本发明提供了一种电信宽带网络性能状态监测方法，包括：

4、获取待监测区域的电信宽带网络中各网络节点的特征数据，并进行预处理；

5、采用isda算法分别求解预处理后得到的各数据点的状态因子；

6、对各数据点按照其状态因子的大小进行排序，获得状态因子序列；

7、将状态因子序列中的数据点按设定的比例划分为多个状态等级，以获得各网络节点性能状态的监测结果；

8、其中，所述isda算法包括基于数据点的邻近序列，求取数据点的模式链距离，以获得数据点的状态因子。

9、结合第一方面，可选的，所述特征数据包括各网络节点所在的区域编号、连接设备数、建立连接次数、掉线次数、设备利用率、设备连接总时长、呼叫频率、信息包交换成功率和无线接入承载成功连接次数。

10、结合第一方面，可选的，所述数据点的邻近序列的求解步骤包括：

11、对待计算的数据点p与预处理得到的数据集d′中其它数据点的距离进行计算，以确定数据点p的k邻近距离kd(p)；

12、以数据点p为圆心，其k邻近距离kd(p)为半径画圆所构成范围上的数据集作为数据点p的k距离邻域nk(p)；

13、分别计算k距离领域nk(p)的中各数据点ql的k距离领域nk(ql)，l＝1，2…k；并将nk(ql)内含有数据点p的数据集合并为数据点p的逆k距离邻域rnk(q)；

14、合并数据点p的k距离邻域nk(p)和逆k距离邻域rnk(q)，并去除重复的数据点，获得数据点p的影响空间isk(p)；

15、根据影响空间isk(p)各数据点的k邻近距离，重新排列其影响空间isk(p)中的数据点，获得数据点p的相似k近邻序列skdns(p)。

16、结合第一方面，可选的，所述根据影响空间isk(p)各数据点的k邻近距离，重新排列其影响空间isk(p)中的数据点，获得数据点p的相似k近邻序列skdns(p)的步骤包括：

17、初始化skdns(p)，将数据点p作为skdns(p)的第一个数据p1加入至skdns(p)中，即skdns(p)＝{p1}；

18、分别计算影响空间isk(p)中r个数据点的k邻近距离kd(v)，v＝1,2…r；r为影响空间isk(p)中除数据点p外的数据点总个数；

19、计算r个数据点的k邻近距离kd(v)分别与skdns(p)中的数据点p1的k邻近距离kd(p1)的差值，选出其中出现最小差值对应的数据点作为skdns(p)的第二个数据p2加入到skdns(p)中，即skdns(p)＝{p1，p2}；

20、计算剩余的r-1个数据点的k邻近距离kd(v)分别与skdns(p)中的数据点p1和p2的k邻近距离各自的差值，选出其中出现最小差值对应的数据点作为skdns(p)的第三个数据p3加入到skdns(p)中，即skdns(p)＝{p1，p2，p3}；

21、以此类推，重复计算影响空间isk(p)中剩余数据点的k邻近距离分别与skdns(p)中当前存在的各数据点的k邻近距离的差值，直至影响空间isk(p)中的剩余的数据点全都依次加入到skdns(p)中，最终得到skdns(p)＝{p1，p2，p3…pr+1}作为数据点p的相似k近邻序列。

22、结合第一方面，可选的，所述数据点的模式链距离的求取公式为：

23、

24、式中，cd(p)为数据点p的模式链距离；ei为序列{e1,e2,...,er}中的元素，该序列满足：

25、

26、其中，数据点p的相似k近邻序列skdns(p)＝{p1,p2...,pr+1}，pr+1表示相似k近邻序列skdns(p)中的第r+1个数据点。

27、结合第一方面，可选的，所述数据点的状态因子的计算公式为：

28、

29、式中，is(p)为数据点p的状态因子；|isk(p)|表示影响空间isk(p)的数据点总个数，cd(v)表示影响空间isk(p)中数据点v的模式链距离。

30、结合第一方面，可选的，所述将状态因子序列中的数据点按设定的比例划分为多个状态等级，以获得各网络节点性能状态的监测结果；具体包括：

31、将状态因子序列中的数据点按照2:2:3:2:1的比例划分为五段，并分别对应状态优秀、状态良好、状态正常、状态预警和状态报警这五个状态等级；

32、其中，所述状态因子序列是各数据点按照其状态因子由小到大的顺序依次进行排序获得的。

33、第二方面，本发明提供了一种电信宽带网络性能状态监测装置，所述装置包括：

34、获取数据模块，用于获取待监测区域的电信宽带网络中各网络节点的特征数据，并进行预处理；

35、状态因子求解模块，用于采用isda算法分别计算预处理后得到的各数据点的状态因子；

36、排序模块，用于对各数据点按照其状态因子的大小进行排序，获得状态因子序列；

37、划分状态等级模块，用于将状态因子序列中的数据点按设定的比例划分为多个状态等级，以获得各网络节点性能状态的监测结果；

38、其中，所述isda算法包括基于数据点的邻近序列，求取数据点的模式链距离，以获得数据点的状态因子。

39、第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器及存储介质；

40、所述存储介质用于存储指令；

41、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行如第一方面任一所述的电信宽带网络性能状态监测方法的步骤。

42、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面任一所述的电信宽带网络性能状态监测方法的步骤。

43、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

44、本发明提供的isda(influencestatusdataanalysis，状态影响因子数据分析)算法具有较高的准确性和通用性，其根据数据点的邻近序列，求取数据点的模式链距离，并以此得出数据点的状态因子，既考虑了数据集的密度特性，也关注了数据集的模式特性，使得待监测的宽带网络数据点中无论是存在不同密度点簇相互靠近的多簇多密离群点，还是存在模式偏离离群点，都能有效且准确的计算出每个数据点的性能状态值；通过根据各状态因子的大小将各网络节点性能状态划分为多个状态等级，完成监测区域的电信宽带网络运行状态的全面监测，有利于分析网络中资源变化趋势，以便通过参数调整和采取相应技术手段，使各网络节点达到最佳运行状态，从而促进网络资源获得最佳利用，同时对区域内各单元网络今后的维护及规划建设提供数据支持。