一種異構網絡環(huán)境中告警信息的聚類融合方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及無線通信領域，特別是指一種異構網絡環(huán)境中告警信息的聚類融合方 法。
【背景技術】
[0002] 隨著通信網絡的不斷發(fā)展，無線網絡不論在容量上還是在復雜度上都變得越來越 大，與此同時，在通信網絡中，對于各類型信息的管理也就變得越來越困難。其中之一就是 網絡中的告警故障信息，隨著通信網絡整體規(guī)模的日益增大，通信網存在告警故障的可能 性也就隨之增高，識別并及時糾正通信網絡中的故障是保障通信網絡正常運行的重要基 礎，同時由于告警故障會和網絡中提供的服務之間產生交互影響，會對服務供應商造成非 常大的維護開銷。因此，如何更加有效且高效地處理這些告警信息將直接決定著服務提供 商的服務質量以及未來發(fā)展。
[0003] 通信網中告警故障管理的重要性在異構網絡中則顯得更為突出。隨著無線通信領 域的不斷進步，在過去的20年里，無線通信從以模擬調制為基礎的第一代無線通信系統 (1G)，到以GSM(Global System for Mobile Communications)和IS95為代表的第二代無線 通信系統（2G)，再到以WCDMA(Wide band CDMA)和TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CDMA)為代表的第三代無線通信系統（3G)，最后到目前的3GPP提出的LTE-advanced支持的 第四代無線通信系統(4G)。從以上的發(fā)展軌跡不難看出，現代通信網中存在的接入技術的 種類越來越繁多，這也就代表著不同的網絡制式越來越多，不同的標準體系越來越多，因此 在這樣的條件下，告警信息的處理對于服務供應商來說則更為困難，因為他們需要面對的 不僅是龐大的告警數據量，還有門類、格式繁多的不同制式的告警信息，這些來自于不同網 絡的告警信息不僅數據量大，而且種類繁多，對于服務運營商來講則是一次更大的挑戰(zhàn)和 課題。
[0004] 目前，對于通信網絡中告警信息的處理，大體上可以分成如下幾個層面：
[0005] 第一個層面是告警故障的收集層面，在這個層面上，主要考慮的問題是如何有效 且高效地搜集網絡中存在的告警信息，并通過這些方法為后續(xù)的告警信息的處理提供良好 的基礎，從而實現高效的網絡告警信息處理方案。
[0006] 第二個層面是告警故障的分析層面。在這個層面上，主要考慮的問題是如何對已 經搜集到的告警信息進行有效的分析，從而產生出相應的告警規(guī)則，便于進一步對由這些 告警產生的故障進行排查和處理。
[0007] 第三個層面是告警故障的診斷層面，在這個層面上，主要考慮的問題是如何根據 網絡中產生的告警信息高效地確定網絡中產生的具體故障，并根據最終的診斷決策來修復 網絡故障，從而提高通信網絡服務的穩(wěn)定性和魯棒性。
[0008] 通過以上三個層次對通信網絡中告警信息處理的分析，大致可以看出通信網絡中 告警信息處理的整體背景。首先就是告警的收集，它作為后續(xù)處理的基礎，很大程度上決定 著告警信息處理的效率;其次就是告警的分析，它是告警信息處理的核心部分，該部分的有 效性直接影響了告警信息處理方案的優(yōu)劣性;進而是最后告警的診斷部分，這一部分實質 上是作為告警分析處理方案的落地步驟，在這一層面上很難直接通過優(yōu)化算法來實現信息 處理效率的提高，因為這一層面主要是根據告警關聯分析產生的規(guī)則來定位故障，可優(yōu)化 的空間非常有限。因此，在這樣的背景下，為了提高通信網絡，尤其是異構網絡中，告警信息 的處理效率，研究的重點在告警信息的收集層面上。

【發(fā)明內容】

[0009] 有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提出一種優(yōu)化異構網絡中現有告警處理方案的效 率，提升告警信息的處理速度，有效減少告警信息的處理時間，同時降低網絡的運行負載， 為其今后保證更為穩(wěn)定，更為便捷的通信增添了保障的方法。
[0010] 基于上述目的，本發(fā)明提供一種異構網絡環(huán)境中告警信息的聚類融合方法，包括： [0011]通過對告警信息字段的取舍，將異構網絡中的所有告警信息進行幀格式的統一并 建立告警信息之間的相似度矩陣；
[0012] 基于模糊邏輯，通過告警信息屬性的相似度對所述幀格式統一的告警信息進行聚 類分析，根據告警距離故障根源的遠近程度，將異構網中的告警分成多個模糊告警簇；
[0013] 將所述聚類后的告警信息進行融合并將告警信息的置信度融合，生成綜合告警信 息。
[0014] 進一步的，所述對告警信息字段的取舍，將異構網絡中的所有告警信息進行幀格 式的統一的步驟具體為：
[0015] 根據告警信息的字段信息能否為定位故障根源提供有用的依據來選取字段，進而 選取告警設備的編號字段、告警設備的網絡地址字段、告警的類型字段、告警的緊急程度字 段和告警的頻次字段。
[0016] 進一步的，所述告警信息屬性的相似度是通過距離的概念來衡量的，所述距離的 可通過下式來描述：
[0018] 其中，P表示告警項i和告警項j中包含的屬性數，f指的是P個屬性中特定的某一個 屬性，w(f)表示的是屬性f在"距離"計算中所占的權重，*^是一個指示變量，它只有0和1兩 種取值，此外，^/^表示的是告警項i和告警項j在屬性f層面上的"距離"。
[0019] 所述告警信息屬性包括數值型、布爾型和枚舉型，其中
[0020] 進一步的，所述告警信息的屬性包括數值型屬性、布爾型屬性和枚舉型屬性。
[0021] 數值型屬性包括整數型變量、實數型變量、字節(jié)型變量和時間型變量，其間的"距 離"定義為相應的歐幾里德距離，其計算的公式可以表示為：
[0023]其中，告警項1 = ^1#2，"74)和告警項」=^1山2，"7加)是兩個分別包含口個 屬性的告警信息，此外，公式中的wf(f=l~p)表示的是告警項中相應屬性f的權重大?。?[0024]布爾型屬性對應的變量就是布爾型變量，其間"距離"的計算采用著名的匹配系 數法，它的定義式表示如下：
[0026]其中，q表示的含義是告警項i和告警項j中都等于1的屬性數，t表示的是告警項i 和告警項j中都等于〇的屬性數，r則表示告警項i中等于1而告警項j中等于0的屬性數，s則 代表告警項i中等于〇而告警項j中等于1的屬性數；
[0027]枚舉型屬性是一種狀態(tài)變量，，其間"距離"的計算同樣可以采用匹配的思想來進 行，具體的"距離"計算公式如下所示：
[0029] 其中，m表示告警項i和告警項j中取值相同的屬性數，即為兩個告警之間的匹配 數，而P則表示告警信息中全部的屬性數目。
[0030] 進一步的，對所述幀格式統一的告警信息進行聚類具體為：
[0031] (1):初始化聚類中心和所有告警項的隸屬度向量，同時對這些向量進行歸一化處 理，生成符合方案標準的隸屬度矩陣U;
[0032] (2):根據隸屬度矩陣U求出C個模糊告警簇的中心，即聚類中心Ci，其中i = l， V"，C;
[0033] (3):計算相應目標函數的數值。如果所得的目標函數值低于預期的門限值，或與 上一次迭代相比的差值小于某個門限值，則說明聚類結果符合網絡中的要求，進而停止迭 代，聚類結束，否則，繼續(xù)進行第(4)步；
[0034] (4):更新隸屬度矩陣U，然后返回第二步。
[0035] 進一步的，所述將所述聚類后的告警信息進行融合并將告警信息的置信度融合， 具體為:利用Dempster-Shaf er理論來將模糊告警簇中的告警進行融合，融合后形成的綜合 告警，并利用Dempster-Shafer理論實現告警置信度的融合。
[0036] 從上面所述可以看出，本發(fā)明提供的一種異構網絡環(huán)境中告警信息的聚類融合方 法，通過告警預處理方法，實現異構網絡中告警幀格式的統一和告警之間相似度矩陣的建 立;之后，利用模糊聚類算法，實現相似告警的聚類分析，根據告警距離故障根源的遠近程 度，將異構網中的告警分成多個模糊告警簇;進而，利用Dempster-Shaf er理論將一個模糊 告警簇中的告警信息進行融合，同時考慮告警置信度的融合，最終形成一個綜合告警信息，