[发明专利]网络故障定位方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种网络故障定位方法，其特征在于，所述方法包括：

对工参配置基本数据进行审核校验，以获得核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据；

基于核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据构建训练样本数据；

基于训练样本数据创建无线环境评估模型并通过无线环境评估模型输出无线信令XDR的分析结果；

基于训练样本数据与核心网信令异常事件分析结果生成判决器；及

将所述无线信令XDR的分析结果及核心网信令异常事件分析结果输入至判决器，并由判决器输出网络异常事件的最终分析结果；

所述无线信令XDR的异常事件分析数据是指当全量异常事件发生时刻，对应用户的无线信令XDR的信息特征值及分析结果；

所述创建无线环境评估模型包括：

获取所述训练样本数据的类别；

根据训练样本数据的类别的数量，确定编码长度L；

根据训练样本数据的类别的数量及编码长度编码矩阵M；

根据编码矩阵M，生成L个分类器；

根据L个分类器生成编码器；

根据编码矩阵M及编码器生成解码器；

将训练样本数据输入至解码器并通过解码器输出无线信令XDR的分析结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建训练样本数据包括：

整理核心网信令异常事件分析结果及无线信令XDR的异常事件分析数据；

对无线信令XDR的异常事件分析数据进行归一化处理；及

将归一化处理的无线信令XDR的异常事件分析数据及核心网信令异常事件分析结果整理为训练样本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对无线信令XDR的异常事件分析数据进行归一化处理包括：

取K＝{(X¹|Y¹),(X²|Y²),…(Xⁱ|Yⁱ)…,(X^m|Y^m)}，其中，K为无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数据集，m为无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数量，(X¹|Y¹)代表一个无线信令XDR的异常事件分析数据的样本，X¹代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第1个样本的特征列X¹＝{X¹₁,X¹₂,……,X¹_r}，r代表无线信令XDR的异常事件分析数据的样本的特征数量，X¹_r代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第1个样本的第r个特征的值，Y¹代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第1个样本的分析结果；

采用如下公式对无线信令XDR的异常事件分析数据的样本数据的每一个特征进行归一化处理，所述公式为：其中，E_j代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本的第j个特征的均值，δ_j代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本的第j个特征的方差，xⁱ_j代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本的第j个特征归一化以后的值，xⁱ＝{xⁱ₁,xⁱ₂,……,xⁱ_r}代表无线信令XDR的异常事件分析数据的第i个样本归一化后的特征列；

采用字典A存储无线信令XDR的预设分析结果，其中，无线信令XDR的预设分析结果为A＝{1:上行干扰；2:下行弱覆盖；……；a:无线环境正常}；

使用字典索引yⁱ代替无线信令XDR的异常事件分析数据中的分析结果a为字典A的最大索引值，则yⁱ∈[1,a]；

将xⁱ及y^t替换K中(Xⁱ|Yⁱ)，则归一化后的无线信令XDR的异常事件分析数据为：