[发明专利]一种基于软件定义无线电的专网异常检测方法

权利要求书

1.一种基于软件定义无线电的专网异常检测方法，该方法在运行的专网系统中获取运行的各模块通用计算机设备性能数据，利用各模块通用计算机设备实现功能以及业务运行情况不同造成的各模块通用计算机设备性能数据的差异性，对各模块通用计算机设备性能数据进行分类，同时利用CPU负载、内存负载、磁盘IO负载、网络IO的各模块通用计算机设备性能数据的相关性，通过多维高斯分布模型对各模块通用计算机设备性能数据进行异常判定，并结合分类及判定结果，实现对专网系统运行情况的异常检测，具体步骤如下：

(1)准备数据集，获取一定时间段内运行的专网各模块通用计算机设备的性能数据，包括专网业务量大及空闲时候的性能数据，获取的数据包括CPU负载、内存负载、磁盘IO负载、网络IO、进程数，根据实现功能不同以及业务运行情况不同，对各模块通用计算机设备性能数据进行标记分类；

(2)分类训练，将准备好的数据集通过分类算法进行分类，并得到训练好的模型；

(3)计算分类后各模块通用计算机设备性能数据的多维高斯分布概率密度函数；

(4)专网系统初始化，将核心网与接入网按照归属用户服务器、移动管理实体、服务网关与公共数据网网关、SDR基站的顺序依次启动；

(5)接入专网终端，将插入专网SIM卡的各类终端注册并接入到专网系统且正常通信；

(6)获取专网系统运行时各模块通用计算机设备性能的实时数据，包括CPU负载、内存负载、磁盘负载的利用情况,保存并上传至运维服务器；

(7)将获取到的各模块通用计算机设备性能的实时数据与预先设置的阈值比较，如果某个指标数据超过阈值，则直接输出异常数据设备编号及异常数据，若未有指标数据超过阈值，则跳转到步骤(8)；

(8)将获取到的各模块通用计算机设备性能的实时数据，通过步骤(2)训练好的模型进行分类，并得到此数据属于每个类别的概率；

(9)计算输入的各模块通用计算机设备性能的实时数据在步骤(3)中得到的每个类别的多维高斯分布模型中为异常值的概率；

(10)权值叠加，将步骤(8)中得到的此数据属于每个类别的概率与步骤(9)中计算得到的输入的各模块通用计算机设备性能的实时数据在每个类别的多维高斯分布模型中为异常值的概率进行权值叠加，计算输入的各模块通用计算机设备性能实时数据为异常的概率，即为专网运行异常概率；

(11)将得到的专网运行异常概率与预设置的异常概率阈值比较，若小于或等于此阈值则认为专网运行正常，若大于此阈值则认为专网运行异常，输出异常设备编号及异常性能数据。

2.根据权利要求1所述的基于软件定义无线电的专网异常检测方法，其特征在于：数据采集间隔设置为每分钟一次，系统运行后在每分钟采集数据的同时对采集到的数据实时监测，以确保任意一台设备的每一分钟运行情况都经过异常检测。