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公开(公告)号：CN119629031A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411861076.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/12 , H04W24/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于5G基站传输链路的故障分析方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：通过集成实时数据流处理机制和增量学习模型，获取5G基站传输链路的告警信息；对告警信息进行预处理；基于时间维度、拓扑维度和文本维度，将预处理后的告警信转化为多维向量表示；结合DBSCAN算法进行分组聚合；通过Incident根因分析算法，对分组聚合后的告警信息进行深度疑似根因分析，确定疑似根因告警；通过知识图谱和诊断规则，进行故障诊断，生成修复流程并记录全过程。其能显著提升故障定位的精准度与速度，增强故障分析的智能化与自动化水平，同时保证故障处理的实时性和灵活性，从而优化5G网络的运维管理，为通信服务的稳定可靠提供坚实保障。
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公开(公告)号：CN119232463A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411353669.9
申请日：2024-09-26
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开的属于网络安全监管技术领域，具体为一种基于大数据分析的IDC网络安全监管系统及方法，其系统包括处理器、DPI数据采集模块、分析推送模块、流量日志与访问日志分析模块、VPN类协议识别模块、大数据处理模块、数据分析模块、违规检测模块、统计模块、研判封堵模块和模型监测模块，在报文满足一定的条件时，如某个连接的报文流量过大，流量监管就可以对该报文采取不同的处理动作，丢弃报文或者重新设置报文的优先级等，可以对流量的实时速率进行限制，保障IDC业务正常运营。针对违规流量进行精准封堵，基于违规流量的IP地址，通过系统指令下达给IDC流量采集设备，并对IP地址进行实时处置封堵。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118312654B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410442952.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: G06F16/9035 , G06F16/906 , G06F16/90 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开的属于人群定位识别技术领域，具体为基于通信大数据的重要人群识别的优化系统及方法，其系统包括数据层、数据治理层、数据储存层和模型处理层，所述数据清洗规则单元用于对数据进行过滤处理或者对数据字段缺失进行填充处理，所述数据聚合策略单元用于对数据乱序问题进行聚合处理；所述数据储存层包括位置明确数据、用户风险标签、区域实时用户信息、用户实时位置信息；通过位置拉链融合算法将多种原始位置信令数据融合压缩为位置拉链融合表，能够保证用户信息量在不丢失前提下节省数十倍的存储开销，为后续对位置数据进行建模分析提供了可能性，结合疫情防控场景，提高风险人群的选精准度。
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公开(公告)号：CN118312654A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410442952.2
申请日：2024-04-12
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: G06F16/9035 , G06F16/906 , G06F16/90 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开的属于人群定位识别技术领域，具体为基于通信大数据的重要人群识别的优化系统及方法，其系统包括数据层、数据治理层、数据储存层和模型处理层，所述数据清洗规则单元用于对数据进行过滤处理或者对数据字段缺失进行填充处理，所述数据聚合策略单元用于对数据乱序问题进行聚合处理；所述数据储存层包括位置明确数据、用户风险标签、区域实时用户信息、用户实时位置信息；通过位置拉链融合算法将多种原始位置信令数据融合压缩为位置拉链融合表，能够保证用户信息量在不丢失前提下节省数十倍的存储开销，为后续对位置数据进行建模分析提供了可能性，结合疫情防控场景，提高风险人群的选精准度。
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公开(公告)号：CN118677759A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410591104.8
申请日：2024-05-13
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0631 , H04L41/0604 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明属于通信网络技术领域，具体为一种基于大数据分析的通信网络故障定位系统及方法，包括离线训练模块和在线训练模块，离线训练模块和在线训练模块均包括数据获取单元、数据清洗单元、建模分析单元、优化迭代单元和模型评估单元；离线训练模块和在线训练模块均连接至网管服务器上，依托网管系统运行，每个模块的每个单元均由原子化能力构成，实现前后端分离、支持高并发、原子能力组装；本方案提出的故障根网元的告警区分上链机制，可以在实现向售后服务方公开一部分告警，实现云化网络下智能化地告警关联压缩及故障快速定位；有效解决新型云化网络下人工运维经验不足、故障定位难、处理效率低、定制化服务难的问题。
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公开(公告)号：CN118433060A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410509761.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 湖南省通信网络保障中心 , 湖南斯耐浦科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于AHP算法的通信网络运行评价方法，该方法包括将网元指标和用户指标作为一级指标，获取各一级指标的二级指标；响应用户的第一设计操作，根据德尔菲算法得到网元指标中各二级指标的主观权重和用户指标中各二级指标的主观权重；响应用户的第二设计操作，获取网元指标和用户指标中各二级指标的计分区间；获取网元指标和用户指标中各二级指标的第一样本数据，计算网元指标和用户指标中各二级指标的得分；计算网元指标的总分以及用户指标的总分。在本发明中以网元指标和用户指标为依据对二级指标进行选取，本发明通过获取小时颗粒度数据，选取相互独立且反应整体情况的指标、合理设计指标计分规则区间以对网络运行状态进行评估。
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公开(公告)号：CN118317351A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410556830.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 湖南省通信网络保障中心
IPC: H04W24/08 , H04L41/147 , H04L41/149 , H04L41/16 , H04L41/06
Abstract: 本发明公开的属于通信基站故障预测技术领域，具体为基于人工智能技术的通信基站维护系统及方法，其系统包括，所述基于深度学习的智能故障预测模型包括自编码器和长短期记忆模型，所述自编码器用于异常检测分析，所述长短期记忆模型用于故障预测并输出结果；所述训练模块采用多维度、长周期的数据训练基于深度学习的智能故障预测模型；采用机器学习和时间序列预测方法，基于大数据量学习建立预测模型，再利用现网中的基站故障告警数据、性能数据、动环告警数据等进行故障隐患预测，然后按基站隐患风险程度安排巡检优先级，在传统基站重要性的基础上优化巡检计划，逐渐由轮询(周期)巡检方式转变为按需巡检方式。
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