基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TD-LTE移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

唐建華+謝志軍

【摘要】針對網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的故障診斷工作，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建故障診斷模型，進(jìn)行故障診斷，輸出診斷結(jié)果和解決方案，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)故障診斷智能化。最后根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)果論證了設(shè)計(jì)的可行性和可實(shí)現(xiàn)性，可以有效地減輕網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員的工作負(fù)擔(dān)，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行商的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本。

【關(guān)鍵詞】TD-LTEKPI故障診斷

中圖分類號：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B文章編號：1006-1010(2014)-10-0067-07

Design and Implementation of Fault Diagnosis System Based on Neural Network for the TD-LTE Mobile Communication Network

TANG Jian-hua, XIE Zhi-jun

(School of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo 315021, China)

[Abstract] According to the fault diagnosis in network optimization, a fault diagnosis system based on neural network for the TD-LTE mobile communication network is designed and implemented in this paper. The system builds fault diagnosis model using neural network to output diagnosis results and solutions, achieving intelligent fault diagnosis for mobile communication network. The system operation result demonstrates that the proposed design is feasible and realizable. The system not only effectively reduces workloads of network optimization technicians, but decreases the network maintenance costs for network operators.

[Key words]TD-LTEKPIfault diagnosis

1 引言

移動(dòng)通信已從第一代模擬移動(dòng)通信系統(tǒng)發(fā)展到第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)，第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)主要包括FDD-LTE和TDD-LTE[1]兩大制式。移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的測試優(yōu)化是完善和保障網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的關(guān)鍵，已成為移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的重要日常工作。完善TD-LTE網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，保障TD-LTE網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量對TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)故障診斷過程中會(huì)遇到各種各樣的問題和現(xiàn)象，這些問題和現(xiàn)象的產(chǎn)生是復(fù)雜的，并且與無線環(huán)境息息相關(guān)，僅僅通過測試軟件的測試和分析是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，還需要網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師大量的工作經(jīng)驗(yàn)的支持。好的網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)有助于網(wǎng)絡(luò)工程師準(zhǔn)確定位或預(yù)測網(wǎng)絡(luò)中存在的問題，以便及時(shí)對這些問題進(jìn)行處理。但是網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù)是繁雜且交互的，不同的測試數(shù)據(jù)所代表的網(wǎng)絡(luò)狀況不同，相同的測試數(shù)據(jù)在不同的無線環(huán)境下也會(huì)產(chǎn)生不同的網(wǎng)絡(luò)狀況或故障，兩者之間無法用特定的、準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來描述，大多數(shù)情況只能依靠網(wǎng)絡(luò)工程師的經(jīng)驗(yàn)來綜合判斷[2]。

鑒于此，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種TD-LTE移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)通過對TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工程師的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)故障或者診斷已出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)故障。TD-LTE移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)可輔助TD-LTE網(wǎng)絡(luò)工程師進(jìn)行日常的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)測試、優(yōu)化工作，減輕工作負(fù)擔(dān)，降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本，有助于TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和發(fā)展。

2 相關(guān)工作

早期對蜂窩無線網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)診斷研究主要關(guān)注警報(bào)關(guān)聯(lián)[3]，盡管警報(bào)關(guān)聯(lián)被認(rèn)為是故障診斷的第一步工作，但它并沒有提供確定的信息來識別故障的原因。特別地，當(dāng)故障原因可能不僅僅包括設(shè)備故障，還包括其他方面故障（如干擾、弱覆蓋等）時(shí)，如果不考慮網(wǎng)絡(luò)的性能指標(biāo)是很難識別出故障的真正原因的。

研究者們也提出了一些用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)診斷系統(tǒng)。在文獻(xiàn)[4]中，一種樸素貝葉斯分類器被用于UMTS網(wǎng)絡(luò)的故障自動(dòng)診斷。研究者們也提出了支持連續(xù)KPI參數(shù)的貝葉斯分類器，它證明了BNs不僅可以表示離散變量，還可以表示連續(xù)變量。連續(xù)和離散BN診斷系統(tǒng)[5]的對比研究顯示，在有大量訓(xùn)練案例的情況下，連續(xù)模型可以獲得更高的診斷準(zhǔn)確率和對不精確模型參數(shù)較低的敏感度。不過，離散模型在訓(xùn)練集有限的情形下優(yōu)先考慮。文獻(xiàn)[6]和[7]把貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為蜂窩網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)診斷的推理方法。在這些文獻(xiàn)中，性能指標(biāo)被模式化為離散的隨機(jī)變量，并且這些方法也在真實(shí)的GSM/GPRS網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行了試驗(yàn)。然而在文獻(xiàn)[6]和[7]中，診斷模型的參數(shù)（性能指標(biāo)的離散化值的概率和閾值）被診斷專家指定了。

文獻(xiàn)[8]在一個(gè)模擬的CDMA2000網(wǎng)絡(luò)的故障檢測和診斷中研究并比較了一些競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。文獻(xiàn)[9]展現(xiàn)了作者在3G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)用一種叫做自組織映射網(wǎng)絡(luò)的NN變型網(wǎng)絡(luò)來分析小區(qū)性能數(shù)據(jù)強(qiáng)化傳統(tǒng)的人工故障診斷流程的結(jié)果，該方法能有效地根據(jù)小區(qū)的性能聚類小區(qū)，這有助于網(wǎng)絡(luò)專家更好地進(jìn)行故障診斷和參數(shù)優(yōu)化。文獻(xiàn)[10]提出了一種新的綜合的故障檢測和診斷框架，框架通過監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的無線測量值和其他性能指標(biāo)，并把它們與網(wǎng)絡(luò)正常的無線測量值和性能指標(biāo)作比較，來檢測網(wǎng)絡(luò)異常，診斷是基于通過識別和學(xué)習(xí)先前的故障案例在不同的性能指標(biāo)上特有的影響度來實(shí)現(xiàn)的。這種診斷框架已經(jīng)被在一個(gè)LTE系統(tǒng)中通過采用包含人造故障的概念驗(yàn)證仿真進(jìn)行了評估，評估結(jié)果證明了該框架的可行性。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)用于檢測和記錄TD-LTE網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能，運(yùn)行時(shí)監(jiān)視通信系統(tǒng)各個(gè)階段的故障狀況，以便網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員如實(shí)掌握TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的工作情況。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

系統(tǒng)主要由用戶登錄模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、模型管理模塊、故障診斷模塊、系統(tǒng)管理模塊等組成。其中，故障診斷模塊包括網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊和設(shè)備故障診斷模塊。

用戶登錄模塊負(fù)責(zé)系統(tǒng)使用的安全性，避免非法用戶的使用；數(shù)據(jù)管理模塊負(fù)責(zé)系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，完成TD-LTE網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集、管理功能；網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊和設(shè)備故障診斷模塊都由故障診斷、診斷結(jié)果兩部分組成，網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊負(fù)責(zé)分析TD-LTE移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)、診斷網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的問題并給出優(yōu)化方案，而設(shè)備故障診斷模塊負(fù)責(zé)TD-LTE移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)備的故障診斷；模型管理模塊包括診斷模型設(shè)計(jì)、診斷模型訓(xùn)練和診斷模型維護(hù)三部分，可用來構(gòu)建各種專項(xiàng)診斷的診斷模型，供網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊和設(shè)備故障診斷模塊調(diào)用；系統(tǒng)管理模塊負(fù)責(zé)對系統(tǒng)的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，確保系統(tǒng)的安全使用。系統(tǒng)采用數(shù)據(jù)管理模塊數(shù)據(jù)庫中的網(wǎng)優(yōu)專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，作用于診斷模塊的診斷模型，訓(xùn)練診斷模型，抽取數(shù)據(jù)庫中的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI[11]數(shù)據(jù)，作用于網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊，分析、診斷網(wǎng)絡(luò)的性能和狀態(tài)。

endprint

系統(tǒng)首先通過數(shù)據(jù)管理模塊完成數(shù)據(jù)采集與統(tǒng)計(jì)，然后通過網(wǎng)絡(luò)故障診斷和設(shè)備故障診斷模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、設(shè)備狀態(tài)測試、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)測試，抽取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和模型管理模塊中的模型，對問題進(jìn)行綜合分析、定位網(wǎng)絡(luò)故障，并給出故障信息和優(yōu)化方案。系統(tǒng)工作流程如圖2所示。

3.1用戶登錄模塊

用戶登錄模塊用來確保系統(tǒng)的安全使用，避免非法用戶的使用，是用戶使用系統(tǒng)的門戶。用戶登錄模塊主要由用戶名、密碼和用戶身份三部分組成。用戶輸入用戶名、密碼和身份信息，系統(tǒng)再根據(jù)用戶名調(diào)取系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的用戶表信息進(jìn)行登錄驗(yàn)證。若信息正確，則用戶進(jìn)入系統(tǒng)主界面，可根據(jù)用戶身份獲得相應(yīng)權(quán)限使用系統(tǒng)；若信息錯(cuò)誤，則提醒用戶。

3.2數(shù)據(jù)管理模塊

數(shù)據(jù)管理模塊是TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)中的一個(gè)重要模塊，它負(fù)責(zé)系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行交互，采集診斷系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。數(shù)據(jù)管理模塊主要由數(shù)據(jù)采集接口、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)修改、數(shù)據(jù)刪除五部分組成。其中，數(shù)據(jù)采集主要用來采集網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)、設(shè)備測試數(shù)據(jù)、診斷經(jīng)驗(yàn)知識和故障信息這四種數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要用來存儲(chǔ)采集的數(shù)據(jù)到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中。

系統(tǒng)首先采集測試數(shù)據(jù)、樣本數(shù)據(jù)到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，然后通過數(shù)據(jù)管理模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。數(shù)據(jù)管理模塊的主要工作流程是：先利用數(shù)據(jù)采集接口采集診斷系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)，存入系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中，再對數(shù)據(jù)庫相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，包括新增、查詢、修改和刪除等操作。

3.3故障診斷模塊

故障診斷模塊分為網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊和設(shè)備故障診斷模塊。網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊主要針對TD-LTE無線網(wǎng)絡(luò)側(cè)的故障進(jìn)行診斷；設(shè)備故障診斷模塊主要針對TD-LTE系統(tǒng)中的硬件設(shè)備故障進(jìn)行診斷。

（1）網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊

網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊的主要功能是對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷，給出診斷結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊主要包括診斷數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析、模型接口和故障診斷。

診斷數(shù)據(jù)獲取子模塊用來根據(jù)用戶設(shè)置的過濾條件獲取系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析子模塊用來對獲取的網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，數(shù)據(jù)處理是把數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為診斷模型的輸入格式數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析是把取得的網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)以曲線圖、柱狀圖等方式分析，讓用戶對本次診斷的數(shù)據(jù)有一個(gè)直觀地了解；模型接口子模塊用來獲取診斷模型管理模塊中的診斷模型進(jìn)行故障診斷；故障診斷子模塊用來對網(wǎng)絡(luò)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷，它把經(jīng)過數(shù)據(jù)分析子模塊分析處理后的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)作用于診斷模型進(jìn)行故障診斷，給出診斷結(jié)果和診斷報(bào)告，診斷結(jié)果包含網(wǎng)絡(luò)無故障在內(nèi)，診斷結(jié)果數(shù)據(jù)可導(dǎo)出。

網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊的主要工作流程是：網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊首先根據(jù)用戶設(shè)置的數(shù)據(jù)過濾條件利用診斷數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)庫中的測試數(shù)據(jù)，然后通過診斷數(shù)據(jù)分析子模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，呈現(xiàn)分析結(jié)果并將處理后的數(shù)據(jù)作用于故障診斷子模塊，故障診斷子模塊再通過診斷模型接口調(diào)用診斷模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行診斷并呈現(xiàn)診斷結(jié)果。

（2）設(shè)備故障診斷模塊

由于設(shè)備故障診斷模塊的組成部分和工作流程基本與網(wǎng)絡(luò)故障診斷模塊相同，因此本文不再贅述。

3.4模型管理模塊

TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建故障診斷模型，它具有很好的容錯(cuò)性和魯棒性，能充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，可在故障癥狀和故障原因之間構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行故障診斷。

模型管理模塊主要用來對故障診斷模型進(jìn)行管理，包括診斷模型設(shè)計(jì)、診斷模型訓(xùn)練、診斷模型維護(hù)（存儲(chǔ)、查詢、修改、刪除）等主要功能模塊。其中：

診斷模型設(shè)計(jì)是指專家用戶根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)知識、已有故障案例和TD-LTE網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的實(shí)際情況，確定診斷模型的輸入層、輸出層、隱藏層。在診斷模型的設(shè)計(jì)中，輸入層節(jié)點(diǎn)筆者選用TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI來表示（如RSCP、CQI等），這里的KPI是一種廣義的KPI，在設(shè)備故障診斷中也可由設(shè)備的各種狀態(tài)參數(shù)來表示；輸出層節(jié)點(diǎn)用故障類別來表示，每一個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)代表一種故障（如過覆蓋、弱覆蓋、干擾、終端問題等）；隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)由系統(tǒng)根據(jù)輸入層和輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)自動(dòng)調(diào)整設(shè)計(jì)。

診斷模型訓(xùn)練是指根據(jù)用戶設(shè)置的訓(xùn)練參數(shù)對診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練參數(shù)包括誤差范圍、學(xué)習(xí)速率、動(dòng)量因子等，用戶可在設(shè)置界面輸入。

診斷模型存儲(chǔ)包括診斷模型設(shè)計(jì)結(jié)果存儲(chǔ)和診斷模型訓(xùn)練結(jié)果存儲(chǔ)，前者是指把設(shè)計(jì)好的診斷模型的輸入層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)保存在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，后者是指把訓(xùn)練結(jié)果即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值保存在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中；診斷模型查詢是指用戶查詢系統(tǒng)已存在的診斷模型；診斷模型修改是指對模型的輸入層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)和訓(xùn)練參數(shù)的修改；診斷模型刪除是指刪除構(gòu)建好的診斷模型。

模型管理模塊的主要工作流程是：模型管理模塊首先根據(jù)專家用戶設(shè)計(jì)的故障診斷模型保存設(shè)計(jì)到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，然后根據(jù)專家用戶設(shè)置的訓(xùn)練參數(shù)，調(diào)用數(shù)據(jù)管理模塊中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，待訓(xùn)練完成后把訓(xùn)練結(jié)果保存到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，故障診斷模塊可直接調(diào)用診斷模型進(jìn)行故障診斷，無需再對診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練。

在TD-LTE通信網(wǎng)絡(luò)后續(xù)的優(yōu)化中，故障癥狀和故障原因之間的關(guān)系是復(fù)雜的、非線性的，難以在故障癥狀與故障原因之間建立精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它最大的特點(diǎn)是當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出產(chǎn)生誤差時(shí)，網(wǎng)絡(luò)會(huì)進(jìn)行逆向的前饋調(diào)整。由于它具有很好的容錯(cuò)性和魯棒性，能充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系，可在故障癥狀和故障原因之間構(gòu)建BP神經(jīng)模型進(jìn)行故障診斷?？紤]到TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI參數(shù)的特點(diǎn)，本文提出了基于KPI偏離度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型，如圖3所示：

圖3基于KPI偏離度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型

偏離度計(jì)算模塊用來計(jì)算網(wǎng)絡(luò)測量KPI與網(wǎng)絡(luò)正常狀態(tài)時(shí)KPI之間的偏離程度，偏離度的取值范圍為[0,1]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第一層為輸入層，其節(jié)點(diǎn)數(shù)由輸入信號（故障征兆）的個(gè)數(shù)決定，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)輸入變量xi（i=1,2,…,n），其輸入向量為X=[x1,x2,…,xn]。第二層為隱含層，主要功能是完成KPI偏離度輸入變量到故障原因輸出變量的映射，即故障征兆與故障原因的對應(yīng)關(guān)系。設(shè)該層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)與偏離度輸入層各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值向量為WTi，則該節(jié)點(diǎn)的輸出為，其中f為激勵(lì)函數(shù)，可選用Sigmoid函數(shù)，θTi為該節(jié)點(diǎn)閾值。隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)可由公式來計(jì)算，其中a的取值范圍為[1,10]，Ninput為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，Noutput為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。第三層為輸出層，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種故障。

基于KPI偏離度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型的構(gòu)建診斷步驟如下：

（1）選取網(wǎng)絡(luò)KPI和網(wǎng)絡(luò)故障原因生成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

（2）計(jì)算樣本中KPI的偏離度，生成KPI偏離度—故障原因相對應(yīng)的訓(xùn)練樣本；

（3）訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，保存模型；

（4）獲取網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測KPI，計(jì)算KPI偏離度；

（5）調(diào)用第3步生成的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對第4步得到的偏離度進(jìn)行診斷，輸出診斷結(jié)果即故障原因。

3.5系統(tǒng)管理模塊

系統(tǒng)管理模塊主要用來管理系統(tǒng)使用的安全性，避免非法用戶使用診斷系統(tǒng)或者避免擁有低級別權(quán)限的用戶使用擁有高級別權(quán)限用戶才能使用的系統(tǒng)功能。系統(tǒng)管理模塊主要由重新登錄子模塊、用戶設(shè)置子模塊組成。其中，重新登錄子模塊用于用戶重新登錄系統(tǒng)，方便用戶的使用；用戶設(shè)置子模塊用于對系統(tǒng)用戶的信息進(jìn)行設(shè)置，此功能只能由專家用戶使用。用戶設(shè)置包括添加、修改、刪除、權(quán)限等主要功能模塊。系統(tǒng)管理模塊與用戶登錄模塊共用用戶信息表。用戶設(shè)置子模塊的添加、修改、刪除功能模塊與用戶信息表交互，權(quán)限功能模塊與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的用戶權(quán)限表交互。

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系統(tǒng)管理模塊的主要工作流程是：模塊首先查找系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的用戶信息表中所有用戶信息，顯示在模塊用戶信息表中，然后模塊根據(jù)用戶需要的操作進(jìn)行相應(yīng)的修改、刪除、權(quán)限操作。其中，修改、刪除、權(quán)限操作要先選取模塊用戶信息表中某一用戶，在進(jìn)行相應(yīng)操作專家用戶的信息不能修改。

4 系統(tǒng)運(yùn)行與測試結(jié)果

為了驗(yàn)證系統(tǒng)的運(yùn)行情況，本文從以下主要步驟來展示系統(tǒng)運(yùn)行測試結(jié)果：

（1）設(shè)計(jì)診斷模型，訓(xùn)練模型，保存模型。

模型管理功能界面如圖4所示：

圖4從左至右依次是：模型設(shè)計(jì)界面，用來設(shè)計(jì)故障診斷模型的結(jié)構(gòu)；模型管理界面，用來對系統(tǒng)已有的診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練保存。

（2）獲取診斷數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，診斷數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)故障診斷功能界面如圖5所示。

圖5從左至右依次是：網(wǎng)絡(luò)故障診斷界面的診斷數(shù)據(jù)獲取界面，用來根據(jù)設(shè)置的過濾條件獲取本次診斷所需數(shù)據(jù)；診斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果界面，用來展示經(jīng)過系統(tǒng)計(jì)算后的KPI偏離度，診斷數(shù)據(jù)的分布情況；故障診斷設(shè)置界面，用來選取本次診斷所需的故障模型。

（3）查看診斷結(jié)果。

診斷結(jié)果界面如圖6所示：

圖6診斷結(jié)果界面圖

診斷結(jié)果界面用來給出本次診斷的結(jié)果，包括診斷模型的輸出結(jié)果、診斷得到的故障類型和故障信息。

上述圖中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)，與真實(shí)數(shù)據(jù)還存在一定的差距。從系統(tǒng)的運(yùn)行情況來看，系統(tǒng)設(shè)計(jì)的功能基本實(shí)現(xiàn)，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性和可實(shí)現(xiàn)性。

5 結(jié)論

本文針對TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的測試優(yōu)化工作，通過分析TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI和移動(dòng)通信系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)，在仿真數(shù)據(jù)的測試下，系統(tǒng)各功能模塊運(yùn)行良好，實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)故障的智能化診斷。該系統(tǒng)可有效地減輕網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員的工作負(fù)擔(dān)，為運(yùn)營商節(jié)約網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本。

下一步的工作重點(diǎn)將是對本系統(tǒng)的不足之處進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)一步完善TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)，如：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際情況改進(jìn)診斷模型，提高系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率；研究多故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的多故障診斷。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王映民,孫韶輝. TD-LTE技術(shù)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2010.

[2] Barco R, Díez L, Wille V, et al. Automatic Diagnosis of Mobile Communication Networks Under Imprecise parameters[J]. Expert Systems with Applications, 2009,36(1): 489-500.

[3] 鄧歆,孟洛明. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的通信網(wǎng)告警相關(guān)性和故障診斷模型[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2007,29(5): 1182-1186.

[4] Barco R, Wille V, Díez L. System for Automated Diagnosis in Cellular Networks Based on Performance Indicators[J]. European Transactions on Telecommunications, 2005,16(5): 399-409.

[5] Barco R, Lázaro P, Díez L, et al. Continuous Versus Discrete Model in Autodiagnosis Systems for Wireless Networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2008,7(6): 673-681.

[6] Barco R, Nielsen L, Guerrero R, et al. Automated Troubleshooting of a Mobile Communication Network Using Bayesian Networks[A]. 2002 4th International Workshop on Mobile and Wireless Communications Network[C]. 2002: 606-610.

[7] Khanafer R M, Solana B, Triola J, et al. Automated Diagnosis for UMTS Networks Using Bayesian Network Approach[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2008,57(4): 2451-2461.

[8] Barreto G A, Mota J C M, Souza L G M, et al. Condition Monitoring of 3G Cellular Networks Through Competitive Neural Models[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2005,16(5): 1064-1075.

[9] Laiho J, Raivio K, Lehtimaki P, et al. Advanced Analysis Methods for 3G Cellular Networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2005,4(3): 930-942.

[10] Szilágyi P, Nováczki S. An Automatic Detection and Diagnosis Framework for Mobile Communication Systems[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2012,9(2): 184-197.

[11] 3GPP TS 36.214 V9.1.0. Evolved Universal Terrestrial Radio Access(E-UTRA); Physical layer; Measurements(Release 9)[S]. 2010.★

作者簡介

唐建華：寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院在讀碩士，主要研究方向?yàn)榛赥D-LTE的新一代無線通信技術(shù)。

謝志軍：副教授，博士，現(xiàn)任寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)、基于TD-LTE的新一代無線通信技術(shù)、RFID等。

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系統(tǒng)管理模塊的主要工作流程是：模塊首先查找系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的用戶信息表中所有用戶信息，顯示在模塊用戶信息表中，然后模塊根據(jù)用戶需要的操作進(jìn)行相應(yīng)的修改、刪除、權(quán)限操作。其中，修改、刪除、權(quán)限操作要先選取模塊用戶信息表中某一用戶，在進(jìn)行相應(yīng)操作專家用戶的信息不能修改。

4 系統(tǒng)運(yùn)行與測試結(jié)果

為了驗(yàn)證系統(tǒng)的運(yùn)行情況，本文從以下主要步驟來展示系統(tǒng)運(yùn)行測試結(jié)果：

（1）設(shè)計(jì)診斷模型，訓(xùn)練模型，保存模型。

模型管理功能界面如圖4所示：

圖4從左至右依次是：模型設(shè)計(jì)界面，用來設(shè)計(jì)故障診斷模型的結(jié)構(gòu)；模型管理界面，用來對系統(tǒng)已有的診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練保存。

（2）獲取診斷數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，診斷數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)故障診斷功能界面如圖5所示。

圖5從左至右依次是：網(wǎng)絡(luò)故障診斷界面的診斷數(shù)據(jù)獲取界面，用來根據(jù)設(shè)置的過濾條件獲取本次診斷所需數(shù)據(jù)；診斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果界面，用來展示經(jīng)過系統(tǒng)計(jì)算后的KPI偏離度，診斷數(shù)據(jù)的分布情況；故障診斷設(shè)置界面，用來選取本次診斷所需的故障模型。

（3）查看診斷結(jié)果。

診斷結(jié)果界面如圖6所示：

圖6診斷結(jié)果界面圖

診斷結(jié)果界面用來給出本次診斷的結(jié)果，包括診斷模型的輸出結(jié)果、診斷得到的故障類型和故障信息。

上述圖中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)，與真實(shí)數(shù)據(jù)還存在一定的差距。從系統(tǒng)的運(yùn)行情況來看，系統(tǒng)設(shè)計(jì)的功能基本實(shí)現(xiàn)，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性和可實(shí)現(xiàn)性。

5 結(jié)論

本文針對TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的測試優(yōu)化工作，通過分析TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI和移動(dòng)通信系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)，在仿真數(shù)據(jù)的測試下，系統(tǒng)各功能模塊運(yùn)行良好，實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)故障的智能化診斷。該系統(tǒng)可有效地減輕網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員的工作負(fù)擔(dān)，為運(yùn)營商節(jié)約網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本。

下一步的工作重點(diǎn)將是對本系統(tǒng)的不足之處進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)一步完善TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)，如：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際情況改進(jìn)診斷模型，提高系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率；研究多故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的多故障診斷。

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[1] 王映民,孫韶輝. TD-LTE技術(shù)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2010.

[2] Barco R, Díez L, Wille V, et al. Automatic Diagnosis of Mobile Communication Networks Under Imprecise parameters[J]. Expert Systems with Applications, 2009,36(1): 489-500.

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[4] Barco R, Wille V, Díez L. System for Automated Diagnosis in Cellular Networks Based on Performance Indicators[J]. European Transactions on Telecommunications, 2005,16(5): 399-409.

[5] Barco R, Lázaro P, Díez L, et al. Continuous Versus Discrete Model in Autodiagnosis Systems for Wireless Networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2008,7(6): 673-681.

[6] Barco R, Nielsen L, Guerrero R, et al. Automated Troubleshooting of a Mobile Communication Network Using Bayesian Networks[A]. 2002 4th International Workshop on Mobile and Wireless Communications Network[C]. 2002: 606-610.

[7] Khanafer R M, Solana B, Triola J, et al. Automated Diagnosis for UMTS Networks Using Bayesian Network Approach[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2008,57(4): 2451-2461.

[8] Barreto G A, Mota J C M, Souza L G M, et al. Condition Monitoring of 3G Cellular Networks Through Competitive Neural Models[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2005,16(5): 1064-1075.

[9] Laiho J, Raivio K, Lehtimaki P, et al. Advanced Analysis Methods for 3G Cellular Networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2005,4(3): 930-942.

[10] Szilágyi P, Nováczki S. An Automatic Detection and Diagnosis Framework for Mobile Communication Systems[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2012,9(2): 184-197.

[11] 3GPP TS 36.214 V9.1.0. Evolved Universal Terrestrial Radio Access(E-UTRA); Physical layer; Measurements(Release 9)[S]. 2010.★

作者簡介

唐建華：寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院在讀碩士，主要研究方向?yàn)榛赥D-LTE的新一代無線通信技術(shù)。

謝志軍：副教授，博士，現(xiàn)任寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)、基于TD-LTE的新一代無線通信技術(shù)、RFID等。

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系統(tǒng)管理模塊的主要工作流程是：模塊首先查找系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的用戶信息表中所有用戶信息，顯示在模塊用戶信息表中，然后模塊根據(jù)用戶需要的操作進(jìn)行相應(yīng)的修改、刪除、權(quán)限操作。其中，修改、刪除、權(quán)限操作要先選取模塊用戶信息表中某一用戶，在進(jìn)行相應(yīng)操作專家用戶的信息不能修改。

4 系統(tǒng)運(yùn)行與測試結(jié)果

為了驗(yàn)證系統(tǒng)的運(yùn)行情況，本文從以下主要步驟來展示系統(tǒng)運(yùn)行測試結(jié)果：

（1）設(shè)計(jì)診斷模型，訓(xùn)練模型，保存模型。

模型管理功能界面如圖4所示：

圖4從左至右依次是：模型設(shè)計(jì)界面，用來設(shè)計(jì)故障診斷模型的結(jié)構(gòu)；模型管理界面，用來對系統(tǒng)已有的診斷模型進(jìn)行訓(xùn)練保存。

（2）獲取診斷數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，診斷數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡(luò)故障診斷功能界面如圖5所示。

圖5從左至右依次是：網(wǎng)絡(luò)故障診斷界面的診斷數(shù)據(jù)獲取界面，用來根據(jù)設(shè)置的過濾條件獲取本次診斷所需數(shù)據(jù)；診斷數(shù)據(jù)分析結(jié)果界面，用來展示經(jīng)過系統(tǒng)計(jì)算后的KPI偏離度，診斷數(shù)據(jù)的分布情況；故障診斷設(shè)置界面，用來選取本次診斷所需的故障模型。

（3）查看診斷結(jié)果。

診斷結(jié)果界面如圖6所示：

圖6診斷結(jié)果界面圖

診斷結(jié)果界面用來給出本次診斷的結(jié)果，包括診斷模型的輸出結(jié)果、診斷得到的故障類型和故障信息。

上述圖中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)是模擬數(shù)據(jù)，與真實(shí)數(shù)據(jù)還存在一定的差距。從系統(tǒng)的運(yùn)行情況來看，系統(tǒng)設(shè)計(jì)的功能基本實(shí)現(xiàn)，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性和可實(shí)現(xiàn)性。

5 結(jié)論

本文針對TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的測試優(yōu)化工作，通過分析TD-LTE網(wǎng)絡(luò)KPI和移動(dòng)通信系統(tǒng)的故障診斷技術(shù)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)，在仿真數(shù)據(jù)的測試下，系統(tǒng)各功能模塊運(yùn)行良好，實(shí)現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)故障的智能化診斷。該系統(tǒng)可有效地減輕網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化人員的工作負(fù)擔(dān)，為運(yùn)營商節(jié)約網(wǎng)絡(luò)維護(hù)成本。

下一步的工作重點(diǎn)將是對本系統(tǒng)的不足之處進(jìn)行改進(jìn)，進(jìn)一步完善TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)，如：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際情況改進(jìn)診斷模型，提高系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率；研究多故障診斷方法，實(shí)現(xiàn)TD-LTE網(wǎng)絡(luò)的多故障診斷。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王映民,孫韶輝. TD-LTE技術(shù)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M]. 北京: 人民郵電出版社, 2010.

[2] Barco R, Díez L, Wille V, et al. Automatic Diagnosis of Mobile Communication Networks Under Imprecise parameters[J]. Expert Systems with Applications, 2009,36(1): 489-500.

[3] 鄧歆,孟洛明. 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的通信網(wǎng)告警相關(guān)性和故障診斷模型[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2007,29(5): 1182-1186.

[4] Barco R, Wille V, Díez L. System for Automated Diagnosis in Cellular Networks Based on Performance Indicators[J]. European Transactions on Telecommunications, 2005,16(5): 399-409.

[5] Barco R, Lázaro P, Díez L, et al. Continuous Versus Discrete Model in Autodiagnosis Systems for Wireless Networks[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2008,7(6): 673-681.

[6] Barco R, Nielsen L, Guerrero R, et al. Automated Troubleshooting of a Mobile Communication Network Using Bayesian Networks[A]. 2002 4th International Workshop on Mobile and Wireless Communications Network[C]. 2002: 606-610.

[7] Khanafer R M, Solana B, Triola J, et al. Automated Diagnosis for UMTS Networks Using Bayesian Network Approach[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2008,57(4): 2451-2461.

[8] Barreto G A, Mota J C M, Souza L G M, et al. Condition Monitoring of 3G Cellular Networks Through Competitive Neural Models[J]. IEEE Transactions on Neural Networks, 2005,16(5): 1064-1075.

[9] Laiho J, Raivio K, Lehtimaki P, et al. Advanced Analysis Methods for 3G Cellular Networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2005,4(3): 930-942.

[10] Szilágyi P, Nováczki S. An Automatic Detection and Diagnosis Framework for Mobile Communication Systems[J]. IEEE Transactions on Network and Service Management, 2012,9(2): 184-197.

[11] 3GPP TS 36.214 V9.1.0. Evolved Universal Terrestrial Radio Access(E-UTRA); Physical layer; Measurements(Release 9)[S]. 2010.★

作者簡介

唐建華：寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院在讀碩士，主要研究方向?yàn)榛赥D-LTE的新一代無線通信技術(shù)。

謝志軍：副教授，博士，現(xiàn)任寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闊o線傳感器網(wǎng)絡(luò)、基于TD-LTE的新一代無線通信技術(shù)、RFID等。

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