專利名稱：無線網(wǎng)絡(luò)中故障定位的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無線通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無線網(wǎng)絡(luò)中故障定位的方法。
背景技術(shù)：
無線通信網(wǎng)絡(luò)(比如CDMA網(wǎng)絡(luò))接入側(cè)設(shè)備運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜，變化多端，導(dǎo)致無線資源出現(xiàn)故障后表現(xiàn)形式多樣，維護(hù)和定位十分困難。影響無線資源功能指標(biāo)主要有以下幾類原因

引發(fā)無線資源異常的原因很多，故障現(xiàn)象交錯(cuò)，現(xiàn)有的故障定位處理包括兩個(gè)方面動(dòng)態(tài)跟蹤定位和靜態(tài)數(shù)據(jù)分析。動(dòng)態(tài)跟蹤定位即在出現(xiàn)問題的設(shè)備環(huán)境進(jìn)行針對性路測、重現(xiàn)問題并采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)。靜態(tài)分析數(shù)據(jù)是對采集到的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行半自動(dòng)化分析，使用數(shù)據(jù)瀏覽工具、結(jié)合以往處理經(jīng)驗(yàn)對關(guān)注的數(shù)據(jù)和流程進(jìn)行定位分析。但是由于系統(tǒng)采集到的數(shù)據(jù)與廠商設(shè)備相關(guān)，屬于私有數(shù)據(jù)沒有業(yè)界規(guī)范可以參考，所以現(xiàn)有的故障定位流程沒有成熟的模型，這就迫切需要能夠自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)的故障定位方法和手段。
目前，在日常運(yùn)維場景中，通常是通過定期觀測無線網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的性能指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)級的性能分析，通過對關(guān)鍵指標(biāo)的考量得知設(shè)備的運(yùn)行概況，如從話務(wù)量、接入成功率、掉話率等指標(biāo)可以知道網(wǎng)絡(luò)設(shè)備各個(gè)層次的性能情況。
這種方式僅能定位到出現(xiàn)故障的對象信息，無法定位出現(xiàn)故障的原因。如已知某個(gè)小區(qū)話務(wù)量下降，可以進(jìn)一步定位到是這個(gè)小區(qū)內(nèi)哪些載頻引起的話務(wù)量下降，但僅從話統(tǒng)數(shù)據(jù)就無法得知故障載頻具體的故障原因。還可以通過相關(guān)告警數(shù)據(jù)來找到故障載頻在話務(wù)量下降的時(shí)間段內(nèi)出現(xiàn)過哪些告警，看是否有傳輸故障、設(shè)備故障、軟件故障等，通過分析告警數(shù)據(jù)可以將故障定位細(xì)化到已經(jīng)上報(bào)的告警類型。
這種故障定位方式是根據(jù)某段時(shí)間內(nèi)，單個(gè)對象和故障的相關(guān)性來定位故障問題的，但是實(shí)際情況往往是多個(gè)對象有多種故障現(xiàn)象并存，多數(shù)故障是相關(guān)的，其變化趨勢類似。如果僅從單個(gè)故障單個(gè)對象入手定位問題，效率很低，結(jié)論也只是片面性的?；蛟S可以依賴經(jīng)驗(yàn)消除部分相關(guān)性故障，但是流程無法固化，分析效率無法根本提高。
另外，在用戶投訴和開局測試場景中，根據(jù)投訴的主被叫號等入口參數(shù)，可以通過設(shè)備運(yùn)行相關(guān)信息記錄對軟件流程進(jìn)行回溯分析，定位出現(xiàn)問題的環(huán)節(jié)。如分析無線設(shè)備的運(yùn)行日志打印，可以得到相應(yīng)呼叫流程出現(xiàn)異常的原因、相關(guān)環(huán)境參數(shù)、性能參數(shù)等情況。
這種故障定位方式僅能分析特定用戶在業(yè)務(wù)上的單次異常情況，在一段時(shí)間內(nèi)同一個(gè)用戶終端出現(xiàn)的異常往往是多樣的，而且異常原因值也會(huì)有相關(guān)性。僅基于單次異常的日志信息定位問題的方法不能有效的發(fā)現(xiàn)主要的異常原因，對相關(guān)性的異常定位效率很低，基于經(jīng)驗(yàn)分析可以提高效率，但是難于固化，很難實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分析。
因此，不難看出現(xiàn)有的故障定位方法存在以下幾個(gè)問題1、故障定位分析流程無法固化；2、需要大量人為分析處理，工作量大，效率低；3、故障定位分析具有局限性，無法準(zhǔn)確地定位出故障對象及故障原因。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)所存在的問題，本發(fā)明的目的是提供一種無線網(wǎng)絡(luò)中故障定位的方法，能夠采用固定的方式自動(dòng)化進(jìn)行故障定位處理，減少了工作量，提高了故障定位的效率。
本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明提供了一種無線網(wǎng)絡(luò)中故障定位的方法，包括如下步驟A、當(dāng)無線資源發(fā)生故障后，對與無線資源對象有關(guān)的各異常原因間的相對變異性進(jìn)行量化；B、維護(hù)端根據(jù)量化結(jié)果及預(yù)定值確定主要異常原因并進(jìn)行故障定位處理。
所述步驟A包括A1、量化與無線資源對象有關(guān)的各異常原因的變化程度；A2、量化與無線資源對象有關(guān)的各異常原因的變化范圍；A3、根據(jù)所述各異常原因的變化程度和變化范圍量化與無線資源對象有關(guān)的各異常原因間的相對變異性。
所述步驟A1具體包括A11、基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)與無線資源對象有關(guān)的各異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)；A12、將所述基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)的各異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)作為一組數(shù)值序列，分別計(jì)算各組數(shù)值序列的變異系數(shù)Rcv，所述計(jì)算Rcv的公式為RCV=StdevpAverage,]]>其中，平均值A(chǔ)verage=∑i=0n-1min,]]>標(biāo)準(zhǔn)差Stdevp=∑i=0n-1(mi-Arerage)2n,]]>mi為與無線資源對象有關(guān)的異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)。
所述步驟A2具體包括將所述基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)的各異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)作為一組數(shù)值序列，分別計(jì)算各組數(shù)值序列的全距Rg。
所述步驟A3具體包括A31、將所述計(jì)算出的Rcv作為一組數(shù)值序列計(jì)算其偏離系數(shù)；A32、將所述計(jì)算出的Rg作為一組數(shù)值序列計(jì)算其偏離系數(shù)；所述計(jì)算Rcv和Rg的偏離系數(shù)PR的公式為PR=mi-Min(mi)Rg]]>其中，Rg＝Max(mi)-Min(mi)，當(dāng)計(jì)算Rcv的偏離系數(shù)時(shí)，mi為Rcv對應(yīng)的一組數(shù)值序列；當(dāng)計(jì)算Rg的偏離系數(shù)時(shí)，mi為Rg對應(yīng)的一組數(shù)值序列。
所述步驟B具體包括B1、設(shè)定Rcv的偏離系數(shù)和Rg的偏離系數(shù)的閥值；B2、維護(hù)端將所述各異常原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)分別與設(shè)定的閥值進(jìn)行比較，當(dāng)某個(gè)變異原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)均大于預(yù)定閥值時(shí)，則將該異常原因確定為主要異常原因，將所述無線資源對象作為主要異常對象。
所述Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)的閥值可以相同。
當(dāng)所述步驟A為對與上下兩層無線資源對象有關(guān)的各異常原因間的相對變異性分別進(jìn)行量化時(shí)，所述步驟B包括維護(hù)端將所述上下兩層無線資源對象共同的主要異常原因確定為故障原因，將相應(yīng)的下層無線資源對象確定為故障對象。
所述的無線資源對象按從上到下分層，包括小區(qū)級、扇區(qū)級和載頻級的無線資源對象。
所述相關(guān)聯(lián)的上下兩層無線資源對象的各異常原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)的閥值相同。
當(dāng)根據(jù)設(shè)定的閥值無法確定所述主要異常原因或故障原因時(shí)，調(diào)整所述設(shè)定的閥值。
由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明具有如下優(yōu)點(diǎn)1、能夠自動(dòng)化進(jìn)行故障定位處理，使故障定位分析流程固化；2、減少人為參與，降低了工作量，提高了故障定位處理的效率；3、能夠準(zhǔn)確地定位出故障對象及故障原因。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例所述方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式
經(jīng)過對無線網(wǎng)絡(luò)接入側(cè)設(shè)備的無線資源對象異常的分析，一個(gè)無線網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行一段時(shí)間中，如果話務(wù)量等性能指標(biāo)沒有突變的話，那么相關(guān)聯(lián)的異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)也不應(yīng)該產(chǎn)生突變，如果產(chǎn)生突變，肯定是系統(tǒng)發(fā)生異常。這就需要一個(gè)指標(biāo)去定量的衡量同一個(gè)異常原因在這段時(shí)間內(nèi)的變化，變化程度用變異系數(shù)來表示，可以通過標(biāo)準(zhǔn)差和平均值來計(jì)算，突變越大則相應(yīng)的變異系數(shù)越大。
變異系數(shù)雖然表明了數(shù)值序列的變異程度，但是如果不關(guān)聯(lián)數(shù)值序列的變化范圍，仍然不能夠發(fā)現(xiàn)有效的異常點(diǎn)。因?yàn)橛行┊惓Ｔ螂m然變化頻繁，但是僅在一個(gè)很小的數(shù)值范圍內(nèi)變化，是沒有分析意義的。因此還需要關(guān)聯(lián)異常原因變化范圍，可以用全距來表示，全距越大表示變化范圍越大。
為了確定具體的故障原因，還需要量化同一個(gè)無線資源對象所有異常原因間相對的變異性，可以采用偏離系數(shù)來表示。當(dāng)某個(gè)異常原因的變異系數(shù)和全距的偏離系數(shù)都大于設(shè)定閥值時(shí)，則認(rèn)為該變異原因?yàn)橹饕惓Ｔ颉?br> 本發(fā)明中所說的無線資源對象是指將無線網(wǎng)絡(luò)中的無線資源通信系統(tǒng)從邏輯上按層次進(jìn)行化分，按照從上層到下層的順序依次包括小區(qū)級的無線資源對象，扇區(qū)級的無線資源對象和載頻級的無線資源對象。
為了對本發(fā)明有進(jìn)一步的了解，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的說明。
本發(fā)明的具體實(shí)施方式
如圖1所示，包括如下步驟步驟11當(dāng)確認(rèn)無線資源發(fā)生故障后，基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)與無線資源對象有關(guān)的各個(gè)異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)。
可以通過網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)、告警信息和日志記錄等統(tǒng)計(jì)異常原因出現(xiàn)的次數(shù)。
無線資源對象可以是小區(qū)級的、扇區(qū)級的以及載頻級的無線資源對象。
(試驗(yàn)內(nèi)容)為了從上述的基板表面除去由有機(jī)物構(gòu)成的異物，實(shí)施了預(yù)清洗工序。在該預(yù)清洗工序中，使用異丙醇作為清洗液，進(jìn)行了基板的有機(jī)清洗。清洗時(shí)間為10分鐘，清洗液的溫度為35℃。另外，異丙醇使用電子工業(yè)用等級的異丙醇。
接著，浸漬到所準(zhǔn)備的PH值為5的清洗液中10分鐘。之后，將基板從清洗液中取出，進(jìn)行吹氮。然后，使用粒子計(jì)數(shù)器對各基板進(jìn)行基板表面的微粒數(shù)測定。其結(jié)果記載于后述表4的清洗液投入后一欄中。
接著，將上述基板浸漬到PH值為6.8的純水中。然后，僅對各材料2張基板中的一張，在將基板浸漬到純水中的期間，分別對純水施加超聲波。超聲波的頻率為950kHz。然后，對各材料2張基板中的另一張，不對純水施加超聲波。然后，在將各基板浸漬到純水中10分鐘后，從純水中取出基板，進(jìn)行吹氮。之后，通過粒子計(jì)數(shù)器來測定基板表面的微粒數(shù)。其結(jié)果如表4所示。另外，測定了直徑為0.3μm以上的微粒個(gè)數(shù)作為微粒數(shù)。
表4

由表4也可知，在施加了超聲波的情況下，比沒有施加超聲波時(shí)微粒數(shù)減少了。
接著，由于存在與上述實(shí)施例重復(fù)的部分，所以，羅列地舉例說明本次數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
步驟12量化各異常原因的變異程度。
量化異常原因的變異性的方法是將基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)的各個(gè)異常原因單位時(shí)間出現(xiàn)的次數(shù)作為一組數(shù)值序列，分別計(jì)算各組數(shù)值序列的變異系數(shù)。
計(jì)算變異系數(shù)的過程是首先計(jì)算平均值，計(jì)算公式為平均值A(chǔ)verage=∑i=0n-1min]]>公式1；然后，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算公式為標(biāo)準(zhǔn)差Stdevp=∑i=0n-1(mi-Arerage)2n]]>公式2；最后計(jì)算變異系數(shù)，計(jì)算公式為變異系數(shù)RCV=StdevpAverage]]>公式3；其中，mi(i＝0，1，2，...n-1)為異常原因出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)值，n代表時(shí)間段。
對于步驟11中表1所統(tǒng)計(jì)的3天內(nèi)的KA1至KA11十一個(gè)異常原因每天出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)值序列(其中，n為3)，根據(jù)上述公式可以分別計(jì)算出這十一個(gè)異常原因的變異系數(shù)，如表1中變異系數(shù)Rcv對應(yīng)的一列數(shù)字。
步驟13量化各異常原因的變化范圍。
量化異常原因的變化范圍的具體方法是將基于一段時(shí)間統(tǒng)計(jì)的異常原因單位時(shí)間出現(xiàn)的次數(shù)作為一組數(shù)值序列mi(i＝0，1，2，...n-1)，計(jì)算該組數(shù)值序列的全距。計(jì)算公式如下全距Rg＝Max(mi)-Min(mi) 公式4；根據(jù)上述公式可以計(jì)算出表1中的KA1至KA11十一個(gè)異常原因的(其中，n為3)全距，如表1中全距Rg對應(yīng)的一列數(shù)字。
步驟14量化各異常原因間的相對變異性。
量化各異常原因間的相對變異性的具體方法是將步驟12和步驟13中計(jì)算出的異常原因的變異系數(shù)和全距分別作為一組數(shù)值序列，分別計(jì)算變異系數(shù)和全距的偏離系數(shù)。計(jì)算公式如下偏離系數(shù)PR=mi-Min(mi)Rg]]>公式5；其中，Rg的定義參考公式4。
當(dāng)計(jì)算變異系數(shù)的偏離系數(shù)時(shí)，mi(i＝0，1，2，...n-1)為步驟12中計(jì)算出的異常原因的變異系數(shù)組成的數(shù)值序列；當(dāng)計(jì)算全距的偏離系數(shù)時(shí)，mi(i＝0，1，2，...n-1)為步驟13中計(jì)算出的異常原因的全距組成的數(shù)值序列。
根據(jù)上述公式，可以計(jì)算出上述KA1至KA11十一個(gè)異常原因的變異系數(shù)的偏離系數(shù)和全距的偏離系數(shù)，如表1所示。
步驟15維護(hù)端將各個(gè)異常原因的變異系數(shù)的偏離系數(shù)以及全距的偏離系數(shù)分別與設(shè)定的閥值進(jìn)行比較，當(dāng)某個(gè)異常原因的變異系數(shù)的偏離系數(shù)以及全距的偏離系數(shù)均大于設(shè)定的閥值時(shí)，則將該異常原因確定為主要的異常原因。
設(shè)定的變異系數(shù)的偏離系數(shù)的閥值以及全距的偏離系數(shù)的閥值可以相同，也可以不同。較佳的實(shí)現(xiàn)方案是將二者的閥值設(shè)置為相同，如0.5；而且在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要對閥值的大小進(jìn)行調(diào)整。
假如我們將變異系數(shù)的閥值和全距的閥值均設(shè)置為0.5，分析表1中的數(shù)據(jù)可以知道KA5的變異系數(shù)的偏離系數(shù)為0.71，其全距的偏離系數(shù)為1，均大于預(yù)定閥值0.5，所以可以確定小區(qū)級對象A為故障對象，KA5所代表的異常原因(如分配資源異常)為主要異常原因。
如果通過上述步驟，無法確定主要異常原因時(shí)，即沒有一個(gè)異常原因的變異系數(shù)的偏離系數(shù)以及全距的偏離系數(shù)均大于預(yù)定的閥值，此時(shí)，需要調(diào)低閥值，直到確定出一個(gè)主要異常原因。
由于某個(gè)無線資源對象可以進(jìn)一步細(xì)分為下層更小的對象組合，上層對象的異常原因的變異性分析結(jié)果不一定與其下層更離散的對象的分析結(jié)果一致。為了更加準(zhǔn)確地確定故障對象及相應(yīng)的故障原因，需要繼續(xù)對下層各個(gè)無線資源對象的異常原因進(jìn)行變異性分析，確定相應(yīng)的主要變異原因，然后采用交叉分析法最終確定故障對象及相應(yīng)的故障原因。
交叉分析法就是對上層無線資源對象的主要異常原因和下層各個(gè)無線資源對象的主要異常原因取交集，將交集部分(即上層無線資源對象和下層無線資源對象共同的主要異常原因)確定為故障原因，將相應(yīng)的下層無線資源對象確定為故障對象。
如分析某個(gè)扇區(qū)無線資源對象A的各異常原因的相對變異性，將Rcv和Rg的偏離系數(shù)與設(shè)定的閥值比較后，找到相對異變性較大的兩個(gè)主要異常原因KA和KB后，還要對該扇區(qū)資源對象A下層的載頻無線資源對象分析各異常原因間的相對變異性。如果某個(gè)載頻無線資源對象M的主要異常原因是KA，那么故障對象就進(jìn)一步細(xì)化到扇區(qū)A的載頻M，相應(yīng)的故障原因進(jìn)一步確定為異常原因KA。
在下層對象分析中異常原因KB沒有體現(xiàn)出變異性可能是閥值定義較大，也可能是異常原因KB在多個(gè)下層對象中分布比較均勻所致，前一種原因可以通過調(diào)低閥值來修正，后一種原因可以通過在無線資源記錄信息中進(jìn)一步分解細(xì)化異常原因KB來修正。
根據(jù)實(shí)際應(yīng)用情況來看，僅交叉分析相關(guān)聯(lián)的二層無線資源對象，就能夠準(zhǔn)確地自動(dòng)確定故障對象和故障原因。
因此，本發(fā)明具體實(shí)施方式
如圖1所示，還包括如下步驟
步驟16維護(hù)端對下層各個(gè)無線資源對象的變異原因進(jìn)行變異性分析，確定主要變異原因。
對于表1中所示的小區(qū)級無線資源對象A的各個(gè)異常原因統(tǒng)計(jì)值，在其下層某個(gè)子對象A1(即某個(gè)扇區(qū)級資源對象)的相應(yīng)異常原因統(tǒng)計(jì)值如表2所示

表2為某3天時(shí)間內(nèi)某個(gè)扇區(qū)級無線資源對象A1相關(guān)的各異常原因單位時(shí)加出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
根據(jù)表2可知，小區(qū)級無線資源對象A下層的某個(gè)扇區(qū)級無線資源對象A1的相關(guān)異常原因有三個(gè)KA1、KA4和KA5。
3天內(nèi)KA1出現(xiàn)的次數(shù)分別為8、15、4；KA4出現(xiàn)的次數(shù)分別為1、0、0；KA5出現(xiàn)的次數(shù)分別為79、493、2600。
分別將3天內(nèi)這三個(gè)異常原因每天出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計(jì)值作為三組數(shù)值序列，根據(jù)公式1、2和3得到相應(yīng)的變異系數(shù)0.51、1.41、1.04；根據(jù)公式4得到相應(yīng)的全距11、1、2521。
將變異系數(shù)作為一組數(shù)值序列，根據(jù)公式5計(jì)算出變異系數(shù)的偏離系數(shù)；將全距作為一組數(shù)值序列，根據(jù)公式5計(jì)算出全距的偏離系數(shù)。
將兩組偏離系數(shù)與設(shè)定的閥值0.5進(jìn)行比較，只有KA5的兩個(gè)偏離系數(shù)均大于閥值0.5，因此可以判斷出子對象A1的主要異常原因是KA5所代表的異常原因(即分配資源異常)。
相關(guān)聯(lián)的上下兩層無線資源對象的各異常原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)的閥值相同。
步驟17維護(hù)端進(jìn)一步確定故障對象及相應(yīng)的故障原因。
也就是說將上層無線資源對象和下層各無線資源對象共同的主要異常原因確定為故障原因，將相應(yīng)的下層無線資源對象確定為故障對象。
比如，將步驟15確定的小區(qū)級無線資源對象A的主要變異原因與步驟16確定的某扇區(qū)級無線資源對象A1的主要異常原因取交集作為具體故障原因(即KA5所代表的異常原因)，將相應(yīng)的某扇區(qū)級無線資源對象A1確定為具體故障對象。
如果針對上層無線資源對象確定出了相應(yīng)的主要異常原因，而針對其下層無線資源對象沒有確定出相應(yīng)的主要異常原因，則需要調(diào)低設(shè)定的閥值，重新確定主要異常原因，直到確定出故障原因；如果調(diào)整閥值后，仍無法確定出故障原因，則可能是上層無線資源對象的異變原因在其下層的各個(gè)無線資源對象上平均分布造成的，此時(shí)將上層無線資源對象作為故障對象，將相應(yīng)的主要異常原因作為故障原因，當(dāng)然實(shí)際情況中這種現(xiàn)象較少。
因此，采用本發(fā)明的技術(shù)方案，可以通過對關(guān)聯(lián)分析無線網(wǎng)絡(luò)的性能、告警和異常呼叫日志等數(shù)據(jù)，自動(dòng)定位發(fā)生故障的無線資源對象和故障原因；能夠使故障定位流程固定化，提高工作效率；并能定量給出各類異常原因的變異性，便于比較和其他自動(dòng)化處理。而且隨著無線網(wǎng)絡(luò)的性能、告警和異常呼叫日志等記錄信息的完善，能夠自動(dòng)定位更精確的對象和相應(yīng)的故障原因。
以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種無線網(wǎng)絡(luò)中故障定位的方法，其特征在于，包括如下步驟A、當(dāng)無線資源發(fā)生故障后，對與無線資源對象有關(guān)的各異常原因間的相對變異性進(jìn)行量化；B、維護(hù)端根據(jù)量化結(jié)果及預(yù)定值確定主要異常原因并進(jìn)行故障定位處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟A包括A1、量化與無線資源對象有關(guān)的各異常原因的變化程度；A2、量化與無線資源對象有關(guān)的各異常原因的變化范圍；A3、根據(jù)所述各異常原因的變化程度和變化范圍量化與無線資源對象有關(guān)的各異常原因間的相對變異性。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟A1具體包括A11、基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)與無線資源對象有關(guān)的各異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)；A12、將所述基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)的各異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)作為一組數(shù)值序列，分別計(jì)算各組數(shù)值序列的變異系數(shù)Rcv，所述計(jì)算Rcv的公式為RCV=StdevpAverage]]>其中，平均值A(chǔ)verage=Σi=0n-1min,]]>標(biāo)準(zhǔn)差Stdevp=Σi=0n-1(mi-Average)2n,]]>mi為與無線資源對象有關(guān)的異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟A2具體包括將所述基于一個(gè)時(shí)間段統(tǒng)計(jì)的各異常原因單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)的次數(shù)作為一組數(shù)值序列，分別計(jì)算各組數(shù)值序列的全距Rg。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟A3具體包括A31、將所述計(jì)算出的Rcv作為一組數(shù)值序列計(jì)算其偏離系數(shù)；A32、將所述計(jì)算出的Rg作為一組數(shù)值序列計(jì)算其偏離系數(shù)；所述計(jì)算Rcv和Rg的偏離系數(shù)PR的公式為PR=mi-Min(mi)Rg]]>其中，Rg＝Max(mi)-Min(mi)，當(dāng)計(jì)算Rcv的偏離系數(shù)時(shí)，mi為Rcv對應(yīng)的一組數(shù)值序列；當(dāng)計(jì)算Rg的偏離系數(shù)時(shí)，mi為Rg對應(yīng)的一組數(shù)值序列。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述步驟B具體包括B1、設(shè)定Rcv的偏離系數(shù)和Rg的偏離系數(shù)的閥值；B2、維護(hù)端將所述各異常原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)分別與設(shè)定的閥值進(jìn)行比較，當(dāng)某個(gè)變異原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)均大于預(yù)定閥值時(shí)，則將該異常原因確定為主要異常原因，將所述無線資源對象作為主要異常對象。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)的閥值可以相同。
8.根據(jù)權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述步驟A為對與上下兩層無線資源對象有關(guān)的各異常原因間的相對變異性分別進(jìn)行量化時(shí)，所述步驟B包括維護(hù)端將所述上下兩層無線資源對象共同的主要異常原因確定為故障原因，將相應(yīng)的下層無線資源對象確定為故障對象。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，所述的無線資源對象按從上到下分層，包括小區(qū)級、扇區(qū)級和載頻級的無線資源對象。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于所述相關(guān)聯(lián)的上下兩層無線資源對象的各異常原因的Rcv的偏離系數(shù)以及Rg的偏離系數(shù)的閥值相同。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于當(dāng)根據(jù)設(shè)定的閥值無法確定所述主要異常原因或故障原因時(shí)，調(diào)整所述設(shè)定的閥值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種無線網(wǎng)絡(luò)中故障定位的方法，該方法的核心為當(dāng)無線資源發(fā)生故障后，采用統(tǒng)計(jì)分析方法對與無線資源對象有關(guān)的異常原因的相對變異性進(jìn)行量化，維護(hù)端根據(jù)量化結(jié)果及預(yù)定值確定主要異常原因并進(jìn)行故障定位處理。采用本發(fā)明所述的方法，實(shí)現(xiàn)了采用固定方式自動(dòng)化進(jìn)行故障定位處理的目的，提高了故障定位的效率及準(zhǔn)確性。
文檔編號H04L12/24GK1866865SQ20051012408
公開日2006年11月22日 申請日期2005年11月28日 優(yōu)先權(quán)日2005年11月28日
發(fā)明者姜青松, 宋友厲 申請人:華為技術(shù)有限公司