龍林德

（湖南郵電職業(yè)技術(shù)學院，湖南長沙410015）

基于行為分析的誤碼預警模型研究

龍林德

（湖南郵電職業(yè)技術(shù)學院，湖南長沙410015）

文章以網(wǎng)絡管理和維護中的誤碼問題為研究對象，對網(wǎng)管設備告警產(chǎn)生的誤碼行為信息進行深入分析探討，歸納了產(chǎn)生誤碼行為數(shù)據(jù)的特點，并將其作為數(shù)據(jù)挖掘的來源。在此基礎上構(gòu)建了基于行為分析的誤碼預警挖掘模型，從而實現(xiàn)高效、準確和及時預測誤碼發(fā)生的可能性，以便采取應對和防范措施。

行為分析；誤碼；預警模型

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，智能終端大規(guī)模的快速普及，客戶對傳輸、交換、處理的信息量不斷增大，對運營商的網(wǎng)絡質(zhì)量提出了更高的要求。因此，需將一些尚未導致用戶感知或?qū)⒁饦I(yè)務中斷的誤碼問題消除在萌芽狀態(tài)，改善網(wǎng)絡服務質(zhì)量，從而提高客戶的滿意度。在實際的網(wǎng)絡運行維護管理中，誤碼是經(jīng)常遇到的性能事件，盡管一般情況下，少量誤碼的產(chǎn)生對業(yè)務傳送質(zhì)量的影響不大，但頻繁觸發(fā)的誤碼現(xiàn)象同時也意味著網(wǎng)絡系統(tǒng)中相關環(huán)節(jié)有門限值超標和劣化現(xiàn)象的發(fā)生，如不及時處理誤碼，可累計質(zhì)變?yōu)楦呒墑e的故障，甚至出現(xiàn)業(yè)務中斷等重大故障。

高品質(zhì)業(yè)務的傳送質(zhì)量要求，使誤碼問題的研究與解決受到了大量關注，主要集中在從維護工作角度進行案例分析與總結(jié)以及相關處理思路和方法上探討，較少涉及到誤碼行為分析和預警研究領域。因此，建立一個既可以分析誤碼行為的過程，又可以預測誤碼行為的風險預警模型，對于提高故障定位準確性及維護管理工作效率有重要意義。

1 誤碼行為分析原理

誤碼的定義：誤碼是指比特流在信道傳送過程中，由于各種因素的影響導致某些比特脈沖發(fā)生嚴重失真畸變，從而判決出現(xiàn)了差錯。在光通信傳輸系統(tǒng)中，比特流經(jīng)過光纖線路傳送，到達光接收機，經(jīng)過光電檢測器光電轉(zhuǎn)換后，由前置放大器、主放大器二級放大，均衡器整流后，對比特流進行判決再生，發(fā)現(xiàn)誤碼。光傳輸技術(shù)安排了相當豐富的開銷比特用于誤碼檢測，其中再生段開銷中安排了B1字節(jié)，復用段開銷中安排了B2字節(jié)，高階通道開銷中安排了B3字節(jié)，低階通道中安排了V5字節(jié)。以上4種誤碼檢測開銷字節(jié)的檢測范圍如圖1所示。

圖1 4種誤碼檢測開銷字節(jié)的檢測范圍圖

其中RST為再生段終端，MST為復用段終端，HPT為高階通道終端，LPT為低階通道終端。B1字節(jié)運用BIP-8的檢測方法檢測兩個RST之間的誤碼檢測，B2字節(jié)運用24*BIP-1的檢測方法檢測兩個MST之間的誤碼檢測，B3及V5字節(jié)也運用BIP-8的檢測方法分別檢測兩個HPT和兩個LPT之間的誤碼檢測。如果某種誤碼檢測開銷字節(jié)在其檢測范圍內(nèi)檢測到有誤碼行為發(fā)生，該誤碼行為信息將存放在相應誤碼檢測開銷字節(jié)中，傳送下游網(wǎng)元，也會插入到反向通道，回傳至遠端網(wǎng)元，與此同時，該誤碼行為信息將會當作性能事件上報網(wǎng)管系統(tǒng)。需要說明的是高級別誤碼檢測開銷字節(jié)檢測到誤碼，將會觸發(fā)低級別通道中的誤碼性能事件，反之不會。例如，B1字節(jié)在再生段RST檢測到有誤碼發(fā)生，比其低級別的復用段MST，高階通道HPT，低階通道LPT都會出現(xiàn)誤碼性能事件提醒。如果V5字節(jié)在低階通道LPT檢測到有誤碼發(fā)生，比其高級別的再生段RST、復用段MST、高階通道HPT不會受其影響衍生的誤碼性能事件提醒。

2 誤碼行為特征分析

2.1 誤碼行為的原因

1）B1再生段誤碼

產(chǎn)生B1誤碼行為，一般情況有以下幾種原因：①線路板收光故障；②平均接收光功率高于過載光功率值；③平均接收光功率低至靈敏度附近；④線路非中斷類故障，如線路連接不正確、某段線路損耗過大等；⑤色散值過大導致信號嚴重失真；⑥時鐘板/模塊故障，外來時鐘質(zhì)量等級低劣。

2）B2復用段誤碼、B3高階通道誤碼

產(chǎn)生B2、B3誤碼行為，主要有以下原因：①業(yè)務單板故障；②同步質(zhì)量等級低劣；③機房特定環(huán)境，例如電源電壓、機房溫度和接地情況等。

3）V5低階通道誤碼

這類型誤碼行為，一般情況由以下情形引起：①交叉板與支路板之間連接有問題、支路板互聯(lián)短路等；②設備接地差、設備附近有大的干擾源、EMC屏蔽不好等；③設備工作溫度過高；④CPU利用率過高等。

2.2 誤碼的處理分析

誤碼故障處理分三步，一分析，二環(huán)回，三替換。

1）告警性能分析。對網(wǎng)管系統(tǒng)提供的誤碼性能事件/故障信息進行定位分析，準確查找出可能的故障區(qū)間范圍或故障點。

2）環(huán)回。環(huán)回法可能導致業(yè)務中斷，需謹慎操作。如果可進行環(huán)回操作，還需注意環(huán)回時不要導致ECC中斷。確認后，可使用環(huán)回法快速進行故障定位。此法可不依賴專業(yè)的告警性能分析。

3）替換。通過前兩個步驟即告警性能分析和環(huán)回操作定位出可能的故障區(qū)間或故障點后，可使用替換法對可能的線路、單板等硬件進行替換，通過逐一替換可精準定位并修復硬件故障。

3 構(gòu)建誤碼行為預警模型

3.1 行為技術(shù)分析的應用

在傳輸網(wǎng)管系統(tǒng)中，由于產(chǎn)生的大量誤碼數(shù)據(jù)具有不相容性，而粗糙集具有處理這種數(shù)據(jù)的能力。為了能提取分析誤碼的行為，本文采用粗糙集理論進行誤碼處理。該理論的缺點是對處理連續(xù)型數(shù)據(jù)較差。因此，引入粗糙集理論進行數(shù)據(jù)處理時，首先要對收集到的數(shù)據(jù)進行離散化處理。其次，是行為數(shù)據(jù)約簡工作，即條件屬性與決策屬性的依賴關系保持不變的前提下，對行為數(shù)據(jù)約簡的過程，便于規(guī)則的提取。最后，就是行為特征（規(guī)則）的提取，提取的產(chǎn)生式誤碼的規(guī)則前件(誤碼行為)就是該規(guī)則后件對應的誤碼數(shù)據(jù)的行為特征。行為特征提取的過程如圖2所示。

圖2 行為特征提取的過程圖

3.2 基于行為分析的誤碼預警模型

誤碼行為預警的目標就是能自動提取分析傳輸誤碼的行為，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)自動化判定，通過預測行為提供預警信息，為策略制定提供依據(jù)?；谝陨戏治?，本文提出一種基于行為分析的誤碼預警模型，如圖3所示。

圖3 基于行為分析的誤碼預警模型圖

在該誤碼預警模型中，首先收集行為數(shù)據(jù)源，即某網(wǎng)管系統(tǒng)中B1、B2、B3、V5歷史數(shù)據(jù)，包括設備型號、板槽、端口等信息；第二步，對上述行為數(shù)據(jù)源進行預處理。包括數(shù)據(jù)的清洗、冗余數(shù)據(jù)刪除、屬性識別和數(shù)據(jù)匹配等。處理后可將冗余的現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的噪音數(shù)據(jù)清除，補全缺失數(shù)據(jù)，以及一些不能直接得到的屬性轉(zhuǎn)化。第三步，提取誤碼行為的特征。特征提取的重要性是要濃縮數(shù)據(jù)，即使經(jīng)過預處理的誤碼數(shù)據(jù)成千上萬條，但它還是很凌亂，無規(guī)律性，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)把雜亂零散的數(shù)據(jù)進行特征提取，描述出相關特征性。此外，在本模型中還有最重要的一步研究工作就是案例庫的建設。這個案例庫主要收集近些年來在平時維護工作經(jīng)常遇到引起或者產(chǎn)生誤碼出現(xiàn)故障的現(xiàn)象、原因分析以及故障處理的知識和經(jīng)驗以案例的形式呈現(xiàn)出來。然后將提取誤碼的行為特征與誤碼案例庫進行識別構(gòu)建一個行為案例知識庫，用于新產(chǎn)生的誤碼行為數(shù)據(jù)的匹配。

對于新產(chǎn)生的誤碼告警數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)預處理2，該過程主要包括噪音數(shù)據(jù)消除，缺失數(shù)據(jù)補全，以及一些不能直接得到的屬性轉(zhuǎn)化等。緊接著利用定性數(shù)據(jù)離散化方法對新誤碼行為數(shù)據(jù)進行離散化處理，獲得離散化后的誤碼行為數(shù)據(jù)。最后將該新誤碼行為數(shù)據(jù)與行為案例知識庫進行相似度匹配，得到該誤碼塊行為的預測值，若誤碼塊行為預測值為1，表示該誤碼塊行為是不正常的行為，若為0，表示該誤碼塊行為是正常的。

對于上述得到的預測結(jié)果，就可以對不同的誤碼塊行為采取不同的措施及防護策略。這樣就形成一個不斷優(yōu)化的循環(huán)過程。

4 結(jié)論

誤碼問題是網(wǎng)絡管理和維護中經(jīng)常遇到問題，并且誤碼的表現(xiàn)形式多種多樣，如何降低誤碼產(chǎn)生的隱患，是提高網(wǎng)絡健壯性的關鍵。因此，本文從行為分析角度出發(fā)，并采用粗糙集方法提取誤碼行為數(shù)據(jù)的特點；在此基礎上構(gòu)建了基于行為分析的誤碼預警模型，實現(xiàn)了對誤碼行為的跟蹤監(jiān)控以及自動化分析，從而為建立誤碼預警管理系統(tǒng)提供了解決思路，以便采取應對和防范措施。

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Research on error early warning model based on behavior analysis

LONGLin-de
(Hunan Post and Telecommunication College,Changsha,Hunan,China 410015)

This paper studies the bit error problem in network management and maintenance in detail.It summarizes the characteristics ofthe error behavior data and takes the data as the source ofdata mining.On this basis,we build a miningmodel based on error warning behavior analysis to achieve efficient,accurate and timely prediction of the likelihood of error occurrence so as to take preventive measures and response.

behavior analysis;error code;early-warningmodels

10.3969/j.issn.2095-7661.2017.01.003】

TN915.07

A

2095-7661（2017）01-0008-03

2017-1-13

龍林德（1970-），男，湖南雙峰人，湖南郵電職業(yè)技術(shù)學院講師，工學碩士，研究方向：通信信號處理與通信網(wǎng)絡。