面向5G海量网管数据的故障溯源技术

陈墨¹, 金磊², 龚向阳¹, 满毅²

1. 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室, 北京 100876;
2. 北京邮电大学 电子工程学院, 北京 100876

收稿日期:2018-08-10出版日期:2018-10-28发布日期:2018-11-20

作者简介:陈墨(1990-),男,博士生,E-mail:chenmo2015@bupt.edu.cn;龚向阳(1970-),男,教授,博士生导师.
基金资助:国家自然科学基金项目（61471055）

Research on Fault Tracing Technology for 5G Mass Network Management Data

CHEN Mo¹, JIN Lei², GONG Xiang-yang¹, MAN Yi²

1. State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. School of Electronic Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China

Received:2018-08-10Online:2018-10-28Published:2018-11-20

摘要/Abstract

摘要： 针对第5代移动通信系统（5G）环境下海量网管数据溯源难、关联挖掘冗余度大的问题，结合时间约束、滑动时间窗和分类层次技术，提出了一种基于网络拓扑的时序告警关联挖掘算法.该算法可以有效缩减候选集，实现对海量网管数据高效压缩和快速溯源.仿真结果表明，改进后的故障溯源候选集在拓扑上具有实际关联性，对比其他关联算法更有效.
中图分类号:
TN911.22

引用本文

陈墨, 金磊, 龚向阳, 满毅. 面向5G海量网管数据的故障溯源技术[J]. 北京邮电大学学报, 2018, 41(5): 131-136,142.
CHEN Mo, JIN Lei, GONG Xiang-yang, MAN Yi. Research on Fault Tracing Technology for 5G Mass Network Management Data[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2018, 41(5): 131-136,142.





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