[发明专利]基于条件生成对抗网络的无线网络中断检测方法

说明书

本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的无线网络中断检测方法，能够在存在数据集不平衡以及数据类间重叠的情况下准确检测中断，并正确分类不同类型中断，具体为：第一步：搜集网络关键性能指标，并形成数据集S；第二步：使用数据集S训练改进后的条件生成对抗网络，由生成器G和判别器D组成，G，D均为全连接神经网络结构；第三步：搜集无线网络T₂时间内用户上报的KPI信息，第四步：利用第二步中所得模型合成中断类数据，平衡数据集H；第五步：计算校准后训练集V中每个样本的类间重叠指数；第六步：使用训练集V和类间重叠指数集O训练人工神经网络ANN，获得中断检测模型；第七步：根据网络中用户实时上报KPI信息x(x∈Rⁿ)进行中断检测。

技术领域

本发明属于无线网络中的网络中断检测技术领域，具体涉及一种基于条件生成对抗网络的无线网络中断检测方法。

背景技术

作为无线网络自治愈技术的关键技术之一，中断检测对于提高无线网络运维效率，降低运维成本具有重要意义。然而，无线网络中断是小概率事件，所能收集到的中断特征数据量远小于正常数据，造成了数据集的严重不平衡。此外，当网络中存在不止一种类型的中断时，不同类型的中断数据间往往会存在较严重的类间重合。这些因素都导致了无线网络中断检测性能的降低。因此，如何提高在存在数据不平衡和数据类间重叠条件下的无线网络中断检测性能，是重要问题。

发明内容

技术问题：为了解决上述问题，本发明公开了一种基于条件生成对抗网络的无线网络中断检测方法，能够在存在数据集不平衡以及数据类间重叠的情况下准确检测中断，并正确分类不同类型中断。

技术方案：本发明的一种基于条件生成对抗网络的无线网络中断检测方法包括如下步骤：

第一步：搜集网络关键性能指标KPI，并形成数据集S；

第二步：使用数据集S训练改进后的条件生成对抗网络CGAN-W，CGAN-W由生成器G和判别器D组成，G，D均为全连接神经网络结构；

第三步：搜集无线网络T₂时间内用户上报的KPI信息，并保存为数据集其中，N_H代表H中样本总数，元素(h_w,y_w),w＝1,2,…,N_H，h_w∈Rⁿ，表示用户上报的n维KPI信息，其中，n的具体数值可由运营商根据用户数量和网络运行情况自行确定，y_w是h_w的标签，取值为0,1,2,3。获取数据集H后，进入第四步；

第四步：利用第二步中所得CGAN-W模型合成中断类数据，平衡数据集H；

第五步：计算校准后训练集V中每个样本的类间重叠指数；

第六步：使用训练集V和类间重叠指数集O训练人工神经网络ANN，获得中断检测模型；

第七步：根据网络中用户实时上报KPI信息x(x∈Rⁿ)进行中断检测。

其中，

所述的第一步：搜集网络关键性能指标KPI，并形成数据集S，具体为：

步骤1.1，获取无线网络中时间T₁内用户上报的KPI信息；