[发明专利]一种4G基站隐性故障排查方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种4G基站隐性故障排查方法及装置，该方法包括：获取相关维度数据，对所述相关维度数据进行整合，得到数据指标集；基于线性相关分析法获取所述数据指标集的指标项之间的相关系数，根据所述相关系数对所述数据指标集降维，得到降维数据集；将所述降维数据集输入到训练好的故障定位模型中，得到故障识别结果。本发明实施例提供的一种4G基站隐性故障排查方法及装置，引入AI机器学习技术，通过挖掘4G基站隐性故障各方面深层次因素间的关联关系，形成智能化的隐性故障排查模型，实现问题的自动识别及诊断。

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种4G基站隐性故障排查方法及装置。

背景技术

基站隐性故障，是指没有明显的告警但是对基站的性能有影响的故障，或者存在反复出现后又能够自行消失的告警。这类故障的存在，会影响基站的网络性能，致使客户通话或上网业务质量变差，客户感知水平下降，影响网络口碑。

由于这些问题的隐蔽性，传统的网管系统难以发现，并排除这些网络隐患。尤其目前4G网络规模巨大，隐性故障问题凸显，网络运维工作面临着巨大的压力，亟待建立有效的问题监控及分析处理的支撑手段。因此，现在急需一种4G基站隐性故障排查方法来解决该问题。

发明内容

本发明实施例为克服上述技术缺陷，提供一种4G基站隐性故障排查方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种4G基站隐性故障排查方法，包括：

获取相关维度数据，对所述相关维度数据进行整合，得到数据指标集；

基于线性相关分析法获取所述数据指标集的指标项之间的相关系数，根据所述相关系数对所述数据指标集降维，得到降维数据集；

将所述降维数据集输入到训练好的故障定位模型中，得到故障识别结果。

第二方面，本发明实施例提供一种4G基站隐性故障排查装置，包括：

获取模块，用于获取相关维度数据，对所述相关维度数据进行整合，得到数据指标集；

处理模块，用于基于线性相关分析法获取所述数据指标集的指标项之间的相关系数，根据所述相关系数对所述数据指标集降维，得到降维数据集；

识别模块，用于将所述降维数据集输入到训练好的故障定位模型中，得到故障识别结果。

本发明实施例提供的一种4G基站隐性故障排查方法及装置，引入AI机器学习技术，通过挖掘4G基站隐性故障各方面深层次因素间的关联关系，形成智能化的隐性故障排查模型，实现问题的自动识别及诊断。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种4G基站隐性故障排查方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的特征线性相关性直方图；

图3为本发明实施例提供的5层全连接神经网络图；

图4为本发明实施例提供的一种4G基站隐性故障排查装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的一种4G基站隐性故障排查方法的流程示意图，如图1所示，包括：

步骤11，获取相关维度数据，对所述相关维度数据进行整合，得到数据指标集；