技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種傳輸網(wǎng)的故障診斷方法、一種傳輸網(wǎng)的故障診斷裝置。

背景技術(shù)

在傳輸網(wǎng)中，出現(xiàn)故障是難以避免的，當(dāng)有故障發(fā)生時，會發(fā)出相應(yīng)的告警信息。依據(jù)現(xiàn)有的告警方式，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)生一個故障時可能會產(chǎn)生大量的告警，通常情況下，一個大型的傳輸網(wǎng)中一天的告警量可以達到上百萬條之多，面對如此龐大的告警數(shù)據(jù)，對于網(wǎng)絡(luò)管理員來說，快速準確地從海量告警中分析并定位故障變得越來越困難，其原因除了故障引起的告警序列中會包含著無意義的告警、冗余的告警，且無意義、冗余的告警可能會重復(fù)出現(xiàn)之外，對于同一子網(wǎng)來說，某個通信實體發(fā)生故障上報告警后，會影響到其他存在依賴關(guān)系的通信實體也上報告警，如果僅考慮故障與告警之間的因果關(guān)系，而并沒有把因果關(guān)系與通信實體件的依賴關(guān)系相結(jié)合，在實際傳輸網(wǎng)的告警相關(guān)性中將不太實用，此外，對于多層傳輸網(wǎng)來說，下層網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障往往會對上層網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響，由于不同層網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)管系統(tǒng)之間信息并不能互通，上報的告警信息中常常包含不完整的數(shù)據(jù)，因而也無法進行全網(wǎng)的根故障診斷。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種傳輸網(wǎng)的故障診斷方法、一種傳輸網(wǎng)的故障診斷系統(tǒng)，其可以準確定位故障點，且操作性強。

為了達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

一種傳輸網(wǎng)故障診斷方法，包括步驟：

采集設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的告警信息和配置信息，所述配置信息包括網(wǎng)元層信息和網(wǎng)絡(luò)連接層信息；

根據(jù)由配置信息確定的故障傳播模型構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，所述構(gòu)造過程包括：對應(yīng)故障傳播模型中的每個節(jié)點，定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一組變量，對應(yīng)故障傳播模型中的每一條有向邊，定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一條有向邊，并初始化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各根節(jié)點的先驗概率與各有向邊的條件概率；

根據(jù)所述告警信息，基于所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型推理判斷各待查詢變量的各狀態(tài)出現(xiàn)的條件概率，根據(jù)各待查詢變量的條件概率狀態(tài)確定故障點。

一種傳輸網(wǎng)故障診斷裝置，包括：

采集單元，用于采集設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的告警信息和配置信息，所述配置信息包括網(wǎng)元層信息和網(wǎng)絡(luò)連接層信息；

模型構(gòu)建單元，用于根據(jù)由配置信息確定的故障傳播模型構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，所述構(gòu)造過程包括：對應(yīng)故障傳播模型中的每個節(jié)點，定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一組變量，對應(yīng)故障傳播模型中的每一條有向邊，定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一條有向邊，并初始化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各根節(jié)點的先驗概率與各有向邊的條件概率；

故障診斷單元，用于根據(jù)所述告警信息，基于所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型推理判斷各待查詢變量的各狀態(tài)出現(xiàn)的條件概率，根據(jù)各待查詢變量的條件確定故障點。

根據(jù)上述本發(fā)明方案，其是將通信實體間不確定的依賴關(guān)系用概率來表示，利用概率推理定位故障，基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行告警相關(guān)性分析和故障診斷，所構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的有向圖解描述，具有多源信息一致表達與信息融合能力，能進行雙向的并行推理，使推理結(jié)果更為準確可靠，適用于有條件地依賴多種控制因素的決策，從而可以利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)準確定位故障點，具有很強的可操作性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的傳輸網(wǎng)故障診斷方法實施例的流程示意圖；

圖2是一個具體示例中的SDH?over?DWDM模型的示意圖；

圖3是依據(jù)圖2的模型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的示意圖；

圖4是本發(fā)明的傳輸網(wǎng)故障診斷裝置實施例一的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5是本發(fā)明的傳輸網(wǎng)故障診斷裝置實施例二的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖6是本發(fā)明的傳輸網(wǎng)故障診斷裝置實施例三的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

以下結(jié)合具體實施例對本發(fā)明方案進行詳細闡述。

參見圖1所示，是本發(fā)明傳輸網(wǎng)故障診斷方法實施例的流程示意圖，其包括步驟：

步驟S101：采集設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的告警信息和配置信息，這里的配置信息包括網(wǎng)元層信息和網(wǎng)絡(luò)連接層信息，進入步驟S102；

步驟S102：根據(jù)由配置信息確定的故障傳播模型構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，該構(gòu)造過程包括：對應(yīng)故障傳播模型中的每個節(jié)點，定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一組變量，對應(yīng)故障傳播模型中的每一條有向邊，定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的一條有向邊，并初始化定義貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各根節(jié)點的先驗概率與各有向邊的條件概率，進入步驟S103；

步驟S103：根據(jù)上述告警信息，基于上述構(gòu)造的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型推理判斷待查詢變量的各狀態(tài)出現(xiàn)的條件概率，并依據(jù)各待查詢變量的條件概率確定出現(xiàn)故障的故障點。