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公开(公告)号：CN106209441A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610517621.6
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04L41/06 , H04Q11/0067
Abstract: 本发明公开了一种宽带接入网的故障诊断装置，数据报文捕获装置捕获得到OLT与各个ONU之间的上下行数据报文；协议过滤模块对上下行数据报文进行解析，筛选出MPCP协议和OAM协议对应的数据报文，分别发送给MPCP协议故障诊断模块、OAM协议故障诊断模块；MPCP协议故障诊断模块细分得到MPCP协议数据报文的子类型，通过ONU注册状态机检测得到MPCP协议故障；OAM协议故障诊断模块对OAM协议数据报文进行解析，得到OAM协议故障；故障告警模块对诊断得到的故障进行告警。本发明采用解析协议的方法，从MPCP协议数据报文和OAM协议数据报文中提取得到故障信息，实现宽带接入网的故障诊断。
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公开(公告)号：CN106130839A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610545623.6
申请日：2016-07-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/28
CPC classification number: H04L12/2887 , H04L12/2856
Abstract: 本发明公开了一种应用于宽带接入网的业务识别方法，从宽带接入网不同业务的若干数据帧中筛选得到TCP和UDP协议对应的数据帧，根据五元组数据对数据帧进行业务流划分，建立业务流流池群，每个业务流流池群包括上行业务流流池和下行业务流流池，对每个业务流流池添加业务类别标签，然后构建集成卷积神经网络，包括上行一维卷积神经网络、下行一维卷积神经网络、交互一维卷积神经网络和仲裁模块，采用业务流流池群对三个一维卷积神经网络进行分别训练；在宽带接入网实际运行时，对捕获的数据帧标准化为业务流数据包，输入卷积神经网络，得到业务识别结果。本发明通过引入深度学习中的卷积神经网络算法，实现细粒度、高精度的业务识别。
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公开(公告)号：CN106209441B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610517621.6
申请日：2016-06-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带接入网的故障诊断装置，数据报文捕获装置捕获得到OLT与各个ONU之间的上下行数据报文；协议过滤模块对上下行数据报文进行解析，筛选出MPCP协议和OAM协议对应的数据报文，分别发送给MPCP协议故障诊断模块、OAM协议故障诊断模块；MPCP协议故障诊断模块细分得到MPCP协议数据报文的子类型，通过ONU注册状态机检测得到MPCP协议故障；OAM协议故障诊断模块对OAM协议数据报文进行解析，得到OAM协议故障；故障告警模块对诊断得到的故障进行告警。本发明采用解析协议的方法，从MPCP协议数据报文和OAM协议数据报文中提取得到故障信息，实现宽带接入网的故障诊断。
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公开(公告)号：CN106130839B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610545623.6
申请日：2016-07-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L12/28
Abstract: 本发明公开了一种应用于宽带接入网的业务识别方法，从宽带接入网不同业务的若干数据帧中筛选得到TCP和UDP协议对应的数据帧，根据五元组数据对数据帧进行业务流划分，建立业务流流池群，每个业务流流池群包括上行业务流流池和下行业务流流池，对每个业务流流池添加业务类别标签，然后构建集成卷积神经网络，包括上行一维卷积神经网络、下行一维卷积神经网络、交互一维卷积神经网络和仲裁模块，采用业务流流池群对三个一维卷积神经网络进行分别训练；在宽带接入网实际运行时，对捕获的数据帧标准化为业务流数据包，输入卷积神经网络，得到业务识别结果。本发明通过引入深度学习中的卷积神经网络算法，实现细粒度、高精度的业务识别。
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