一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置及设备，包括：构建通信网络的拓扑结构，拓扑结构包括多个节点；提取拓扑结构中节点的级联故障度量；利用故障传播模型确定节点的重要程度量；对节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个节点中的至少一个关键节点。本发明专利技术中，通过建立合适的故障传播模型和相关度量标准，分别对拓扑结构的度量与故障传播模型中的度量进行数据分析，从而确定关键节点，以便为故障管理系统提供有效的故障运维信息。

【技术实现步骤摘要】
一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置及设备
本专利技术属于互联网通信
，尤其涉及一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置、设备和计算机存储介质。
技术介绍
近年来，通信网络的规模和复杂性正经历爆炸性增长。使得网络管理系统在故障诊断和定位方面面临着严峻的挑战；级联故障可能会引起大规模的通信网络区域故障，由此，在快速恢复网络功能和合理利用资源方面，识别级联故障中的关键节点十分重要。目前，在识别关键节点方面，主要通过度量方式(例如：度中心性、接近中心性、信息中心性或者介数中心性)与节点之间的关系确定。但是，对于通信网络而言，上述度量方式的相关度量指标仅考虑网络的拓扑属性，这样会导致将级联故障中的一些网络负载的微小波动都会被影响的子节点识别为关键节点。由此，该方法会造成识别关键节点的效率、精准度降低等问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置、设备和计算机存储介质，建立合适的故障传播模型和相关度量标准，分别对拓扑结构的度量与故障传播模型中的度量进行数据分析，从而确定关键节点，以便为故障管理系统提供有效的故障运维信息。第一方面，本专利技术实施例提供了一种通信网络级联故障中节点识别方法，该方法可以包括：构建通信网络的拓扑结构，拓扑结构包括多个节点；提取拓扑结构中节点的级联故障度量；利用故障传播模型确定节点的重要程度量；对节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个节点中的至少一个关键节点。在一种可能的实施方式中，上述“构建通信网络的拓扑结构”的步骤，具体可以包括：基于通信网络的最短路径传递信息的特征，构建拓扑结构，其中，通信网络的最短路径传递信息的特征包括无标度网络。在另一种可能的实施例中，上述“无标度网络”具体可以包括：定义G＝(V，E)为一个包含N个节点的通信网络，其中V表示节点的集合，E表示边的集合；无标度网络初始由包含给定节点数m0的小连通图组成；无标度网络初始的增长过程包括引入新节点ni并连接到m个现有节点，m是默认值；利用公式(1)确定无标度网络初始的优先连接性；通过计算通信网络中所有节点的连接概率Π(nj)，选择连接概率满足预设阈值的节点与ni相连，其中，Π(nj)是ni与节点nj连接概率，kj是nj的度；表示无标度网络中包含的边的个数。在又一种可能的实施例中，上述“级联故障度量”可以用于表征节点引起的级联故障的规模；其中，级联故障度量包括以下至少一种：介数中心性CB、接近中心性CC、度中心性CD。在再一种可能的实施例中，上述“重要程度量”可以用于衡量节点在通信网络中预计引起级联故障的重要程度；其中，级联故障度量包括以下至少一种：级联故障规模SoCF、故障参与率FoP。在再一种可能的实施例中，上述“故障传播模型”包括基于最短路径的负载重分配模型的故障传播模型。在再一种可能的实施例中，上述“对节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析”的步骤中，具体可以包括：采用肯德尔秩相关系数量化相关性的方式，对节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析。第二方面，本专利技术实施例提供了一种通信网络级联故障中节点识别装置，该装置可以包括：建设模块，用于构建通信网络的拓扑结构，拓扑结构包括多个节点；获取模块，用于提取拓扑结构中节点的级联故障度量；处理模块，用于利用故障传播模型确定节点的重要程度量；识别模块，用于根据节点的重要程度量和节点的级联故障度量，确定多个节点中的至少一个关键节点。第三方面，本专利技术实施例提供了一种通信网络级联故障中节点识别设备，该设备包括处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；处理器执行计算机程序指令时实现如第一方面任意一项的通信网络级联故障中节点识别方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任意一项通信网络级联故障中节点识别方法。第五方面，本专利技术实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任意一项通信网络级联故障中节点识别方法。本专利技术实施例，可以通过通信网络的拓扑结构建立对应的故障传播模型，模拟通信网络级联故障提取级联故障度量，并结合相关的数据分析技术，有效地识别了信息网络级联故障中的关键节点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一个实施例提供的一种通信网络级联故障中节点识别方法的流程图；图2是本专利技术一个实施例提供的一种拓扑结构示意图；图3是本专利技术一个实施例提供的一种节点的重要程度量和节点的级联故障度量进行相关性分析的示意图；图4是本专利技术一个实施例提供的一种节点的故障特征的预测误差示意图；图5是本专利技术一个实施例提供的一种通信网络级联故障中节点识别装置的示意图；图6是本专利技术一个实施例提供的一种通信网络级联故障中节点识别设备的示意图。具体实施方式下面将详细描述本专利技术的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本专利技术进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本专利技术，并不被配置为限定本专利技术。对于本领域技术人员来说，本专利技术可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本专利技术的示例来提供对本专利技术更好的理解。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。为了方便理解本专利技术中涉及的内容，结合图1对本专利技术中涉及的无线网络参数的优化方法，进行详细说明。图1是本专利技术一个实施例提供的一种通信网络级联故障中节点识别方法的流程图。如图1所示，该方法包括步骤110-步骤140，具体如下所示：步骤110：构建通信网络的拓扑结构，拓扑结构包括多个节点。具体地，基于通信网络的最短路径传递信息的特征，构建拓扑结构，其中，通信网络的最短路径传递信息的特征包括无标度网络。需要注意的是，本专利技术实施例提供的通信网络级联故障过程中存在的两类重本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通信网络级联故障中节点识别方法，其特征在于，包括：/n构建通信网络的拓扑结构，所述拓扑结构包括多个节点；/n提取所述拓扑结构中节点的级联故障度量；/n利用故障传播模型确定所述节点的重要程度量；/n对所述节点的重要程度量和所述节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个所述节点中的至少一个关键节点。/n

【技术特征摘要】
1.一种通信网络级联故障中节点识别方法，其特征在于，包括：
构建通信网络的拓扑结构，所述拓扑结构包括多个节点；
提取所述拓扑结构中节点的级联故障度量；
利用故障传播模型确定所述节点的重要程度量；
对所述节点的重要程度量和所述节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个所述节点中的至少一个关键节点。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建通信网络的拓扑结构，包括：
基于所述通信网络的最短路径传递信息的特征，构建所述拓扑结构，其中，所述通信网络的最短路径传递信息的特征包括无标度网络。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无标度网络包括：
定义G＝(V，E)为一个包含N个节点的所述通信网络，其中V表示节点的集合，E表示边的集合；
所述无标度网络初始由包含给定节点数m0的小连通图组成；
所述无标度网络初始的增长过程包括引入新节点ni并连接到m个现有节点，m是默认值；
利用公式(1)确定所述无标度网络初始的优先连接性；



通过计算所述通信网络中所有节点的连接概率Π(nj)，选择所述连接概率满足预设阈值的节点与所述ni相连，其中，所述Π(nj)是所述ni与节点nj连接概率，kj是所述nj的度；表示所述无标度网络中包含的边的个数。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述级联故障度量，用于表征所述节点引起的级联故障的规模；
所述级联故障度量包括以下至少一种：介数中心性CB、接近中心性CC、度中心性CD。

...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚旭清，张志睿，张琳，齐小刚，
申请(专利权)人：中国移动通信集团山西有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14