一种移动通信网络实时维护方法

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一种移动通信网络实时维护方法
申请号	CN202311111895.1	申请日	2023-08-31	公开(公告)号	CN116828513A	公开(公告)日	2023-09-29
申请人	长春市鑫鸿图科技有限公司;			发明人	张桂园;
摘要	本发明涉及网络通信领域，且公开了一种移动通信网络实时维护方法，包括以下步骤：步骤1：介入指定网络监控系统、传感器和用户设备，收集移动通信链路内通信数据；步骤2：用于对通过对收集到的通信数据进行分析和处理，使用机器学习算法来识别通信网络中的异常行为，检测移动通信链路中的异常数据包、攻击行为和资源异常参数，输出性能指标；通过实时收集和处理数据，可以及时发现和处理移动通信网络中的异常行为，提高网络的稳定性和可用性，可以自动识别移动通信网络中的异常行为，进而提高异常行为的检测准确性和效率，将维护行为和结果记录下来，通过对维护记录和结果进行分析，可以进行结果追溯和验证。
权利要求	1.一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：介入指定网络监控系统、传感器和用户设备，收集移动通信链路内通信数据；步骤2：用于对通过对收集到的通信数据进行分析和处理，使用机器学习算法来识别通信网络中的异常行为，检测移动通信链路中的异常数据包、攻击行为和资源异常参数，输出性能指标；步骤3：判断存在异常时，则立即拦截异常流量，并限制异常用户的网络访问，发送警报至管理端，获取所识别到的异常行为参数，进行综合分析后，获取异常行为参数的特征，与其他相关数据进行对比并关联，确定异常原因和来源；步骤4：分析异常行为的类型和严重程度，调取对应维护措施；步骤5：系统记录和存储所有的维护行为和维护结果、拦截的流量和所限制的用户，进行追溯；步骤6：对异常来源进行持续监测异常，并收集反馈信息，若异常来源在预设监测周期内不再反馈数据，系统将返回到正常状态，若异常来源在预设监测周期内依旧反馈数据，则上传警报至管理端；步骤7：通过记录的维护结果，利用统计分析和可视化技术进行维护效果的分析和评估，定期生成性能指标和维护日志；步骤8：分析维护日志和报告，优化维护策略和流程，使用可视化工具，展示维护效果和网络状况。 2.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤1中的通信数据包括：网络设备状态、流量数据和日志记录。 3.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤2中所输出的性能指标包括：网络延迟、数据传输速率和丢包率。 4.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤2中机器学习的过程中，设计并训练异常行为识别模型，分析移动通信网络中的异常的数据流量、异常的连接请求和异常的用户行为。 5.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤3中的综合分析的过程为：检查网络设备的配置、升级情况，排查网络拓扑问题。 6.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤4中的维护措施包括：调整网络资源分配、优化路由配置、隔离异常节点或流量和入侵防火墙。 7.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤5中的追溯过程包括：使用数据库、日志文件记录和存储异常行为发生的时间、类型、影响范围、维护措施和维护结果信息；当需要进行结果追溯和验证时，根据时间、类型和影响范围条件进行维护结果的检索，获取指定时间段内的维护记录和结果；通过检索所得维护结果，查看每个记录中的详细信息，了解异常行为的具体情况以及采取的维护措施和结果，完成起因和维护过程回溯。 8.根据权利要求7所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述维护记录通过对比维护前后的网络性能指标和用户反馈，判断维护的效果，若维护结果达到了预期效果，则判断维护成功，反之，则上传改进意见。 9.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤7中定期生成的性能指标，通过D2D通信获得内容的平均下载时延进行展示，其计算公式为：；式中，代表平均下载时延；代表D2D通信链路的带宽；代表D2D通信链路的距离平均值；表示D2D代表用户缓存内容文件的编码数据包的数量平均值；P代表发射功率；是高斯白噪音功率；k和w分别代表路径损耗常量和指数；代表文件被分割片段数目；代表被分割片段集合。 10.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤8中的维护策略的优化过程中，将可缓存文件内容通过合作域内其他服务器的协助，直至传输时延降低至预设阈值，协助传输能耗的计算公式为：; 式中，E代表协助传输的功耗；N代表缓存的功耗；代表在时间段t内用户请求的次数；代表文件被归一化的长度；代表平均协作传输率。
说明书全文	一种移动通信网络实时维护方法技术领域 [0001] 本发明涉及网络通信技术领域，具体为一种移动通信网络实时维护方法。背景技术 [0002] 随着移动通信用户数量和数据流量的快速增长，网络拥塞成为一个普遍问题，移动通信网络中存在安全风险，如网络攻击、黑客入侵等，这些威胁会导致用户数据泄露、网络瘫痪等，通过实时维护，可以及时发现并修复这些故障和缺陷，确保网络的正常运行及高可用性；但是，现有的移动通信网络实时维护方法，还存在不足，例如： 1、现有移动通信网络维护方法通常仅依靠人工或者落后维护系统进行监测和处理，缺乏及时性和准确性，同时，维护结果往往无法被有效追溯和验证，导致难以评估维护效果和改进策略； 2、移动通信网络的维护手段难以不断提升性能，难以满足用户对速度、质量和可靠性的需求，并且移动通信网络中可能存在硬件故障、软件缺陷等问题，这些问题可能导致网络中断、数据丢失、服务质量下降等，难以及时排查与解决。发明内容 [0003] 针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种移动通信网络实时维护方法，能够有效地解决现有技术的移动通信网络维护方法通常仅依靠人工或者落后维护系统进行监测和处理，缺乏及时性和准确性，同时，维护结果往往无法被有效追溯和验证，导致难以评估维护效果和改进策略，移动通信网络的维护手段难以不断提升性能，难以满足用户对速度、质量和可靠性的需求，并且移动通信网络中可能存在硬件故障、软件缺陷等问题，这些问题可能导致网络中断、数据丢失、服务质量下降等，难以及时排查与解决的问题。 [0004] 为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现，本发明公开了一种移动通信网络实时维护方法，包括以下步骤：步骤1：介入指定网络监控系统、传感器和用户设备，收集移动通信链路内通信数据；步骤2：用于对通过对收集到的通信数据进行分析和处理，使用机器学习算法来识别通信网络中的异常行为，检测移动通信链路中的异常数据包、攻击行为和资源异常参数，输出性能指标；步骤3：判断存在异常时，则立即拦截异常流量，并限制异常用户的网络访问，发送警报至管理端，获取所识别到的异常行为参数，进行综合分析后，获取异常行为参数的特征，与其他相关数据进行对比并关联，确定异常原因和来源；步骤4：分析异常行为的类型和严重程度，调取对应维护措施；步骤5：系统记录和存储所有的维护行为和维护结果、拦截的流量和所限制的用户，进行追溯；步骤6：对异常来源进行持续监测异常，并收集反馈信息，若异常来源在预设监测周期内不再反馈数据，系统将返回到正常状态，若异常来源在预设监测周期内依旧反馈数据，则上传警报至管理端；步骤7：通过记录的维护结果，利用统计分析和可视化技术进行维护效果的分析和评估，定期生成性能指标和维护日志；步骤8：分析维护日志和报告，优化维护策略和流程，使用可视化工具，展示维护效果和网络状况。 [0005] 更进一步地，所述步骤1中的通信数据包括：网络设备状态、流量数据和日志记录。 [0006] 更进一步地，所述步骤2中所输出的性能指标包括：网络延迟、数据传输速率和丢包率。 [0007] 更进一步地，所述步骤2中机器学习的过程中，设计并训练异常行为识别模型，分析移动通信网络中的异常的数据流量、异常的连接请求和异常的用户行为。 [0008] 更进一步地，所述步骤3中的综合分析的过程为：检查网络设备的配置、升级情况，排查网络拓扑问题。 [0009] 更进一步地，所述步骤4中的维护措施包括：调整网络资源分配、优化路由配置、隔离异常节点或流量和入侵防火墙。 [0010] 更进一步地，所述步骤5中的追溯过程包括：使用数据库、日志文件记录和存储异常行为发生的时间、类型、影响范围、维护措施和维护结果信息；当需要进行结果追溯和验证时，根据时间、类型和影响范围条件进行维护结果的检索，获取指定时间段内的维护记录和结果；通过检索所得维护结果，查看每个记录中的详细信息，了解异常行为的具体情况以及采取的维护措施和结果，完成起因和维护过程回溯。 [0011] 更进一步地，所述维护记录通过对比维护前后的网络性能指标和用户反馈，判断维护的效果，若维护结果达到了预期效果，则判断维护成功，反之，则上传改进意见。 [0012] 更进一步地，所述步骤7中定期生成的性能指标，通过D2D通信获得内容的平均下载时延进行展示，其计算公式为：；式中，代表平均下载时延；代表D2D通信链路的带宽；代表D2D通信链路的距离平均值；表示D2D代表用户缓存内容文件的编码数据包的数量平均值；P代表发射功率；是高斯白噪音功率；k和w分别代表路径损耗常量和指数；代表文件被分割片段数目；代表被分割片段集合。 [0013] 更进一步地，所述步骤8中的维护策略的优化过程中，将可缓存文件内容通过合作域内其他服务器的协助，直至传输时延降低至预设阈值，协助传输能耗的计算公式为：；式中，E代表协助传输的功耗；N代表缓存的功耗；代表在时间段t内用户请求的次数；代表文件被归一化的长度；代表平均协作传输率。 [0014] 采用本发明提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果:1.本发明通过实时收集和处理数据，可以及时发现和处理移动通信网络中的异常行为，提高网络的稳定性和可用性，可以自动识别移动通信网络中的异常行为，进而提高异常行为的检测准确性和效率，将维护行为和结果记录下来，通过对维护记录和结果进行分析，可以进行结果追溯和验证，可以评估维护的效果，并找到改进的方向，提高维护的准确性和效率，并最终提升移动通信网络的稳定性和可靠性。 [0015] 2.本发明通过实时维护，可以及时发现并修复这些故障和缺陷，确保网络的正常运行及高可用性，可以监测网络流量情况，及时调整网络资源的分配，避免拥塞发生，保证用户流畅的通信体验，以监测和分析网络安全事件，及时采取相应的安全措施，确保用户数据的安全和隐私的保护，监测网络性能指标如延迟、传输速率和丢包率等，并进行优化策略，提高网络性能和用户体验。附图说明 [0016] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 [0017] 图1为一种移动通信网络实时维护方法的流程示意图。具体实施方式 [0018] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。 [0019] 下面结合实施例对本发明作进一步的描述。 [0020] 实施例1：本实施例的一种移动通信网络实时维护方法，如图1所示，包括以下步骤：步骤1：介入指定网络监控系统、传感器和用户设备，收集移动通信链路内通信数据，所述步骤1中的通信数据包括：网络设备状态、流量数据和日志记录；步骤2：用于对通过对收集到的通信数据进行分析和处理，使用机器学习算法来识别通信网络中的异常行为，检测移动通信链路中的异常数据包、攻击行为和资源异常参数，输出性能指标，所述步骤2中所输出的性能指标包括：网络延迟、数据传输速率和丢包率，所述步骤2中机器学习的过程中，设计并训练异常行为识别模型，分析移动通信网络中的异常的数据流量、异常的连接请求和异常的用户行为；步骤3：判断存在异常时，则立即拦截异常流量，并限制异常用户的网络访问，发送警报至管理端，获取所识别到的异常行为参数，进行综合分析后，获取异常行为参数的特征，与其他相关数据进行对比并关联，确定异常原因和来源，所述步骤3中的综合分析的过程为：检查网络设备的配置、升级情况，排查网络拓扑问题；步骤4：分析异常行为的类型和严重程度，调取对应维护措施，所述步骤4中的维护措施包括：调整网络资源分配、优化路由配置、隔离异常节点或流量和入侵防火墙；步骤5：系统记录和存储所有的维护行为和维护结果、拦截的流量和所限制的用户，进行追溯；步骤6：对异常来源进行持续监测异常，并收集反馈信息，若异常来源在预设监测周期内不再反馈数据，系统将返回到正常状态，若异常来源在预设监测周期内依旧反馈数据，则上传警报至管理端；步骤7：通过记录的维护结果，利用统计分析和可视化技术进行维护效果的分析和评估，定期生成性能指标和维护日志；步骤8：分析维护日志和报告，优化维护策略和流程，使用可视化工具，展示维护效果和网络状况。 [0021] 本实施例在具体实施时，通过实时收集和处理数据，可以及时发现和处理移动通信网络中的异常行为，提高网络的稳定性和可用性，可以自动识别移动通信网络中的异常行为，进而提高异常行为的检测准确性和效率，将维护行为和结果记录下来，通过对维护记录和结果进行分析，通过实时维护，可以及时发现并修复这些故障和缺陷，确保网络的正常运行及高可用性，可以监测网络流量情况，及时调整网络资源的分配，避免拥塞发生，保证用户流畅的通信体验，以监测和分析网络安全事件，及时采取相应的安全措施，确保用户数据的安全和隐私的保护，监测网络性能指标如延迟、传输速率和丢包率等，并进行优化策略，提高网络性能和用户体验。 [0022] 实施例2：本实施例还提供一种追溯过程，所述步骤5中的追溯过程包括：使用数据库、日志文件记录和存储异常行为发生的时间、类型、影响范围、维护措施和维护结果信息；当需要进行结果追溯和验证时，根据时间、类型和影响范围条件进行维护结果的检索，获取指定时间段内的维护记录和结果；通过检索所得维护结果，查看每个记录中的详细信息，了解异常行为的具体情况以及采取的维护措施和结果，完成起因和维护过程回溯。 [0023] 所述维护记录通过对比维护前后的网络性能指标和用户反馈，判断维护的效果，若维护结果达到了预期效果，则判断维护成功，反之，则上传改进意见。 [0024] 本实施例在具体实施时，可以进行结果追溯和验证，可以评估维护的效果，并找到改进的方向，提高维护的准确性和效率，并最终提升移动通信网络的稳定性和可靠性。 [0025] 实施例3：本实施例中，所述步骤7中定期生成的性能指标，通过D2D通信获得内容的平均下载时延进行展示，其计算公式为：；式中，代表平均下载时延；代表D2D通信链路的带宽；代表D2D通信链路的距离平均值；表示D2D代表用户缓存内容文件的编码数据包的数量平均值；P代表发射功率；是高斯白噪音功率；k和w分别代表路径损耗常量和指数；代表文件被分割片段数目；代表被分割片段集合；所述步骤8中的维护策略的优化过程中，将可缓存文件内容通过合作域内其他服务器的协助，直至传输时延降低至预设阈值，协助传输能耗的计算公式为：；式中，E代表协助传输的功耗；N代表缓存的功耗；代表在时间段t内用户请求的次数；代表文件被归一化的长度；代表平均协作传输率。 [0026] 综上所述，本发明通过实时收集和处理数据，可以及时发现和处理移动通信网络中的异常行为，提高网络的稳定性和可用性，可以自动识别移动通信网络中的异常行为，进而提高异常行为的检测准确性和效率，将维护行为和结果记录下来，通过对维护记录和结果进行分析，可以进行结果追溯和验证，可以评估维护的效果，并找到改进的方向，提高维护的准确性和效率，并最终提升移动通信网络的稳定性和可靠性；通过实时维护，可以及时发现并修复这些故障和缺陷，确保网络的正常运行及高可用性，可以监测网络流量情况，及时调整网络资源的分配，避免拥塞发生，保证用户流畅的通信体验，以监测和分析网络安全事件，及时采取相应的安全措施，确保用户数据的安全和隐私的保护，监测网络性能指标如延迟、传输速率和丢包率等，并进行优化策略，提高网络性能和用户体验。 [0027] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。