[发明专利]一种光传送网OTUk帧误码概率预测方法和系统

说明书

本发明公开了一种光传送网OTUk帧误码概率预测方法和系统，属于光传送网网络性能预测领域。包括：训练阶段：A1.获取光传送网中目标OTUk SM‑OH中误码性能值及目标OTUk对应的光域光信道误码率的历史数据；A2.依据OTUk各时段的误码性能值，进行误码状态标注；A3.将以光域光信道误码率为底的对数值作为输入，将误码状态作为输出，对OTUk帧误码概率预测模型采用对数几率回归算法进行训练；应用阶段：将未来时段的光域光信道误码率输入至训练好的预测模型，得到对应未来时段的OTUk帧误码概率。本发明首次提出利用光域性能值预测电域信号的性能劣化概率，并利用对数几率回归建模，实现性能劣化概率的计算。

技术领域

本发明属于光传送网网络性能预测领域，更具体地，涉及一种光传送网OTUk帧误码概率预测方法和系统。

背景技术

误码问题是光传输设备维护中经常碰到的问题。误码是指在光传输过程中，发送的码元和接收到的码元不一致出现的错误数字。错误的数字是指，比如发端发送一个信号“1”，而收端接收到的信号是信号“0”，这就是传输过程中发生的错误数字。

光传送网误码主要来源有光缆线路的老化、器件的老化、温度的变化、光接口灰尘等，光传送网误码主要体现在其数据帧的传送错误。在光传送网运维领域解决误码问题占用网络运维人员很大的时间和精力，且由于当前仅能通过OTN帧结构中开销字节反映是否产生误码，运维人员很难在误码发生前预测和感知到潜在的误码问题。这种事后解决问题的方式严重影响了网络业务及客户体验。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种光传送网OTUk帧误码概率预测方法和系统，其目的在于首次提出帧误码概率预测方法，进而实现提前感知可能的帧误码，以便网络运维工程师进行预测性维护，提升网络质量和客户满意度。

为实现上述目的，按照本发明的第一方面，提供了一种光传送网OTUk帧误码概率预测方法，该方法包括：

训练阶段：

A1.获取光传送网中目标OTUk SM-OH中误码性能值及该目标OTUk对应的光域光信道误码率的历史数据；

A2.依据OTUk各时段的误码性能值，对对应光域光信道误码率进行误码状态标注，所述标注用于表征该光域光信道误码率下是否造成OTUk帧的误码；

A3.将以光域光信道误码率为底的对数值作为OTUk帧误码概率预测模型的输入，将误码状态作为OTUk帧误码概率预测模型的输出，对所述OTUk帧误码概率预测模型采用对数几率回归算法进行训练；

应用阶段：

将未来时段的光域光信道误码率预测值输入至训练好的OTUk帧误码概率预测模型，得到对应未来时段的OTUk帧误码概率。

优选地，所述未来时段的光域光信道误码率预测值通过以下方式得到：

训练阶段：

S1.获取光传送网中目标OTUk所对应光域光信道误码率的历史数据；

S2.采用训练样本集，训练光域光信道误码率预测模型，所述训练样本集中的样本为观测周期内所有时段的光域光信道误码率，对应标签为未来周期内所有时段的光域光信道误码率；

应用阶段：

将当前观测相关周期内所有时段的光域光信道误码率输入至训练好的光域光信道误码率预测模型，得到未来周期内各时段的光域光信道误码率。

有益效果：本发明采用上述方式预测未来时段的光域光信道误码率，由于光阈误码率的变化随着时间呈现一定的变化趋势，因此可以通过机器学习的方法对误码率的变化进行预测。

优选地，所述光域光信道误码率预测模型为LSTM或者LSTM结合GAN。