CN106162710B - 故障检测装置、方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种应用于无线网络的故障检测装置、方法和***,其中,所述装置包括:检测单元,其将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;存储单元,其预先存储故障数据库,其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。通过本实施例的方法、装置和***,能够同时检测多个可能的通信故障。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种故障检测装置、方法和***。
背景技术
在无线网络中,设计了故障检测算法来预测无线信道、通信模块的MAC(MediaAccess Control,介质访问控制)层或PHY(PHYsical,物理)层中的问题和原因,变化的信道条件可能持续导致通信过程中的故障,这给故障检测带来了挑战。尤其是现有的故障检测技术无法有效解决在同一时间存在多个故障的情况。通常情况下,有些现有的方法可以在一个时刻检测一种故障,有些方法专为多个故障检测设计,但是它们很难扩展并且包括新的故障。
图1是无线网络及链路的一个示意图,在如图1所示的网络中,可能会因为干扰、遮挡及信道随机衰落等原因出现无线链路中断,现有的方法只能在一个时刻检测出一种网络故障。
应该注意,上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明,并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
为了解决背景技术指出的问题,本发明实施例提供一种故障检测装置、方法和***,以便在多个链路故障同时存在时,检测出同时存在的多个链路故障。
根据本发明实施例的第一方面,提供了一种故障检测装置,应用于无线网络中的无线节点或无线网关或者接入点,其中,所述装置包括:
检测单元,其将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
存储单元,其预先存储故障数据库,其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。
根据本发明实施例的第二方面,提供了一种故障检测装置,应用于无线网络中的无线节点,其中,所述装置包括:
监测单元,其实时监测并保存所述无线节点在一段时间内的收发包状态;
计算单元,其根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标;
发送单元,其将所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点。
根据本发明实施例的第三方面,提供了一种故障检测方法,应用于无线网络中的无线节点或无线网关或接入点,其中,所述方法包括:
将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。
根据本发明实施例的第四方面,提供了一种故障检测方法,应用于无线网络中的无线节点,其中,所述方法包括:
实时监测并保存所述节点在一段时间内的收发包状态;
根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标;
将所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点。
根据本发明实施例的第五方面,提供了一种无线网络中的无线节点,所述无线节点包括前述第一方面或第二方面所述的装置。
根据本发明实施例的第六方面,提供了一种无线网络中的无线网关,所述无线网关包括前述第一方面所述的装置。
根据本发明实施例的第七方面,提供了一种无线网络中的接入点,所述接入点包括前述第一方面所述的装置。
根据本发明实施例的第八方面,提供了一种通信***,所述通信***包括前述第五方面所述的无线节点,以及前述第六方面所述的无线网关或前述第七方面所述的接入点。
本发明的有益效果在于:通过本实施例的装置、方法和***,能够同时检测多个可能的链路故障。
参照后文的说明和附图,详细公开了本发明的特定实施方式,指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解,本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内,本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。
针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用,与其它实施方式中的特征相组合,或替代其它实施方式中的特征。
应该强调,术语“包括/包含”在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在,但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
所包括的附图用来提供对本发明实施例的进一步的理解,其构成了说明书的一部分,用于例示本发明的实施方式,并与文字描述一起来阐释本发明的原理。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性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1是无线网络和链路的一个示意图;
图2是实施例1的故障检测装置200的一个实施方式的组成示意图;
图3是实施例1的故障检测装置200的另一个实施方式的组成示意图;
图4是实施例1的故障检测装置200的再一个实施方式的组成示意图;
图5是实施例1的故障检测装置200的训练单元的组成示意图;
图6是实施例1的故障检测装置200的检测单元的组成示意图;
图7是实施例2的故障检测装置700的一个实施方式的示意图;
图8是实施例3的节点的组成示意图;
图9是实施例4的节点的组成示意图;
图10是实施例5的故障检测方法的一个实施方式的流程图;
图11是实施例5的故障检测方法的另一个实施方式的流程图;
图12是生成故障数据库的流程图;
图13是网络训练的流程图;
图14是实施例5的故障检测方法的再一个实施方式的流程图;
图15是实施例5的故障检测方法中检测过程的流程图;
图16是实施例6的故障检测方法的一个实施方式的流程图;
图17是生成故障数据库的流程图;
图18是网络训练的流程图。
具体实施方式
参照附图,通过下面的说明书,本发明的前述以及其它特征将变得明显。在说明书和附图中,具体公开了本发明的特定实施方式,其表明了其中可以采用本发明的原则的部分实施方式,应了解的是,本发明不限于所描述的实施方式,相反,本发明包括落入所附权利要求的范围内的全部修改、变型以及等同物。
实施例1
本实施例提供了一种故障检测装置,该装置应用于无线网络中的节点,例如应用于无线网络中的无线节点,或者无线网络中的无线网关或接入点(AP,Access Point)。图2是该装置200的组成示意图,如图2所示,该装置主要包括:检测单元201和存储单元202。其中,
检测单元201用于将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
存储单元202用于预先存储故障数据库,其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。
在本实施例中,通过将该无线网络在上述一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的不同故障类型所对应的该多个性能评价指标的统计特征进行比较,可以确定与该多个性能评价指标最接近的统计特征,从而根据该最接近的统计特征确定该无线网络在上述一段时间内的故障类型。
在本实施例中,上述多个性能评价指标是用于指示无线链路状态的参数,简称为无线链路参数,可以包括:接收信号强度(RSSI,Received Signal Strength Indication)、延迟(Delay)、噪声级别(Noise Level)、循环冗余校验(CRC,Cyclic Redundancy Check)错误率(Error Ratio)、包重传率(PRR,Packet Retry Ratio)、包传递率(Packet DeliveryRatio)等,但本实施例并不以此作为限制。其中,该多个性能评价指标构成了一个实时测量参数集。
图3是本实施例的故障检测装置的一个实施方式的组成示意图,如图3所示,在该实施方式中,该多个性能评价指标可以通过计算获得,则该装置200还可以包括:监测单元301和计算单元302,其中,该监测单元301用于实时监测并保存该节点在上述一段时间内的收发包状态,该计算单元302用于根据上述一段时间内的收发包状态,计算该无线网络在上述一段时间内的上述多个性能评价指标,得到实时测量参数集,在该实时测量参数集中,包含计算出的上述多个性能评价指标。
其中,在无线网络运行过程中,该节点可以通过监测单元301监测该节点在上述一段时间内的收发包状态,获得接收或发送的数据包的信息,进而通过计算单元302根据这些信息计算上述多个性能评价指标。
仍以上述六个参数作为上述多个性能评价指标为例,其可以分别通过现有的计算方法计算获得,例如通过以下的计算公式计算获得,但本实施例并不以此作为限制。
RSSI=时间t内全部接收到的包的RSSI的平均值 (1)
时延=时间t内全部发出的包的时延的平均值 (2)
噪声级别=时间t内全部接收到的包的噪声级别的平均值 (3)
CRC错误率=(时间t内接收到的包中具有CRC错误的包的数量/时间t内接收到的包的数量)×100% (4)
PRR=(时间t内重传的包的数量/时间t内发出的包的数量)×100% (5)
PDR=(时间t内发出的包中具有ACK(Acknowledgement,确认)的包的数量/时间t内发出的包的数量)×100% (6)
其中,t为上述一段时间,可以根据实际检测需求而定。
在图3所示的实施方式中,该故障数据库可以通过网络训练得到,如图3所示,该装置还可以包括:训练单元303和生成单元304,其中,该训练单元303用于对人为施加到该无线网络中的每种故障类型进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征,该生成单元304用于将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库,并存储到上述存储单元202中。
其中,网络训练的目的是在网络发生每个故障时,每个节点测量计算上述无线链路参数,这些参数的统计特征值组成每个故障的故障参数特征集。所有故障的故障参数特征集组成故障数据库。
在一个实施方式中,如图5所示,该训练单元303包括:设定模块501、统计模块502以及计算模块503,其中,设定模块501用于设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于上述一段时间,统计模块502用于统计每个训练周期内上述节点的收发包状态,计算模块503用于根据每个训练周期内上述节点的收发包状态计算该无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标,并对所有训练周期内每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
仍以前述六个参数为例。
在本实施方式中,设定模块501可以设定n个训练周期,每个训练周期的长度为t’,且t’小于等于上述一段时间t,则该网络训练的实施时间为n×t’。在每个时间段t’,可以向无线网络人为添加故障,例如放置无线干扰。网络中运行正常的数据业务,则在时间段t’内,统计模块502可以记录每个发送数据包的重传状态、ACK接收状态和延迟,其中,发送数据包的延迟为从数据发出到成功完成ACK接收的时间,此外,该统计模块502还可以记录每个接收数据包的RSSI、噪声级别和CRC错误率等。在每个时间段t’结束时,计算模块503可以按照以下公式计算上述六个参数:
RSSIi=时间t’内全部接收到的包的RSSI的平均值 (1)
时延i=时间t’内全部发出的包的时延的平均值 (2)
噪声级别i=时间t’内全部接收到的包的噪声级别的平均值 (3)
CRC错误率i=(时间t’内接收到的包中具有CRC错误的包的数量/时间t’内接收到的包的数量)×100% (4)
PRRi=(时间t’内重传的包的数量/时间t’内发出的包的数量)×100% (5)
PDRi=(时间t’内发出的包中具有ACK(Acknowledgement,确认)的包的数量/时间t’内发出的包的数量)×100% (6)
其中,1≤i≤n。
其中,计算模块503在完成n个时间段t’的计算后,得到n组参数值,针对每一种参数,按照如下公式统计n组参数值的平均值和标准差作为这种参数的统计特征。
Ave(RSSI)=平均值(RSSI1,RSSI2,…,RSSIn)
STD(RSSI)=标准差(RSSI1,RSSI2,…,RSSIn)
Ave(时延)=平均值(时延1,时延2,…,时延n)
STD(时延)=标准差(时延1,时延2,…,时延n)
Ave(噪声级别)=平均值(噪声级别1,噪声级别2,…,噪声级别n)
STD(噪声级别)=标准差(噪声级别1,噪声级别2,…,噪声级别n)
Ave(CRC错误率)=平均值(CRC错误率1,CRC错误率2,…,CRC错误率n)
STD(CRC错误率)=标准差(CRC错误率1,CRC错误率2,…,CRC错误率n)
Ave(PRR)=平均值(PRR1,PRR2,…,PRRn)
STD(PRR)=标准差(PRR1,PRR2,…,PRRn)
Ave(PDR)=平均值(PDR1,PDR2,…,PDRn)
STD(PDR)=标准差(PDR1,PDR2,…,PDRn)
至此,通过上述训练单元303,完成了针对上述人为施加的故障的网络训练的过程,得到了该故障的故障参数特征集:
Metric SetError-j={Mj1(Ave,STD),Mj2(Ave,STD),Mj3(Ave,STD),Mj4(Ave,STD),Mj5(Ave,STD),Mj6(Ave,STD)}
其中,
Mj1=RSSI
Mj2=时延
Mj3=噪声级别
Mj4=CRC错误率
Mj5=PRR
Mj6=PDR
训练单元303对人为施加的每一种故障都执行上述网络训练过程,得到各个故障的故障参数特征集,生成单元304将所有故障的故障参数特征集进行组合,得到了故障数据库,如下:
Error Database={Metric SetError1,Metric SetError2,…Metric SetError-m}
图4是本实施例的故障检测装置的另一个实施方式的组成示意图,如图4所示,在该实施方式中,该多个性能评价指标可以通过接收获得,则该装置还可以包括:接收单元401,其接收该无线网络在上述一段时间内的多个性能评价指标。其中,该多个性能评价指标可以由其它节点计算,并发送给本实施例的节点,则本实施例的节点通过接收单元401接收获得上述多个性能评价指标。其中,本实施例对该其它节点计算该多个性能评价指标的方法不做限制,以该多个性能评价指标为上述六个参数为例,该其它节点也可以根据上述六个公式计算该六个参数作为该多个性能评价指标。
在图4所示的实施方式中,该故障数据库也可以通过上述接收单元401从其它节点接收获得。也就是说,由其它节点进行网络训练得到该故障数据库,并发送给本实施例的节点,则本实施例的节点通过接收单元401接收获得上述故障数据库。其中,本实施例对该其它节点进行网络训练并得到该故障数据库的方法不做限制,例如,该其它节点也可以根据本实施例的前述方法进行网络训练并得到上述故障数据库。
在本实施例中,检测单元201通过将实时监测无线网络获得的上述多个性能评价指标与该故障数据库中针对每个故障类型的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行比较,来确定该无线网络的故障类型。在本实施例中,该故障检测可以是周期性进行的,也可以是通过事件触发的,例如在包传递率低于一定阈值时触发该故障检测,本实施例并不以此作为限制。
在一个实施方式中,如图6所示,该检测单元201包括:比较模块601、打分模块602以及确定模块603,其中,比较模块601用于将所述一段时间内的多个性能评价指标与所述故障数据库中的各个故障参数特征集所对应的多个性能评价指标的统计特征进行比较;打分模块602用于根据该比较模块601的比较结果对每个故障参数特征集中各个性能评价指标进行打分;该确定模块603用于将故障参数特征集中所有性能评价指标的总分大于检测阈值的故障参数特征集所对应的故障类型作为所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
其中,对于每个性能评价指标,如果该一段时间内的性能评价指标大于等于一个所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之差,并且小于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之和,则所述打分模块602针对所述故障参数特征集中相应的性能评价指标打分为1,否则打分为0。
仍以前述六个参数为例。
首先,实时监听无线网络一段时间t,t≥t’,期间记录发送和接收数据包的相应信息,按照公式(1)-(6)计算上述六个参数,得到实时测量参数集:Metric Setx{Mx1,Mx2,Mx3,Mx4,Mx5,Mx6}。其中,如前所述,所述监测和计算过程可以是本实施例的节点完成的,也可以是其它节点完成并提供给本实施例的节点的。
然后,针对每一种故障,如Error-j(1≤j≤m),比较模块601将实时测量参数集与故障数据库中存储的针对该故障的故障参数特征集进行对比。打分模块602根据比较模块601的比较结果对故障数据库中存储的针对该故障参数特征集中的每个参数进行打分,在本实施例中,一个评分方法如下:
对于实时测量参数集中的每个参数值Mxy(1≤y≤6),如果Mxy与Error-j的相同参数Mjy满足条件Mjy(Ave)-Mjy(STD)≤Mxy≤Mjy(Ave)+Mjy(STD),则给Error-j的该参数Mjy评1分,否则评0分。
完成所有故障的所有参数的对比和评分后,得到如下的评分表:
表1故障评分表
最后,可以根据如下公式计算每种故障的总分:
如果总分大于预先设定的检测阈值,则确定模块603确定无线网络在上述一段时间t内的故障类型包含该故障,否则确定不包含该故障。由此,通过本实施例的故障检测方法,由于有了包含多个故障参数特征集的故障数据库,与实时监测得到的实时测量参数集中的参数进行比较,可以在同一时间检测出至少一个故障。
其中,检测阈值是预先设定的,可以根据无线参数数量等因素决定,也可以其它因素决定,在一个实施方式,该检测阈值为:0.8×参数数量。
在本实施例中,图3所示的故障检测装置可以应用于无线网络中的无线节点、无线网关或者接入点,其通过实时检测无线网络在一段时间内的收发包状态得到该无线网络在该一段时间内的多个性能评价标准,通过网络训练得到故障数据库,通过将该一段时间内的多个性能评价标准与该故障数据库进行比较,确定该无线网络在上述一段时间内的故障类型。
在本实施例中,图4所示的故障检测装置可以应用于无线网关或者接入点,其通过从无线节点接收该无线节点通过实时监测获得的无线网络在一段时间内的多个性能评价参数和故障数据库,通过将该一段时间内的多个性能评价标准与该故障数据库进行比较,确定该无线网络在上述一段时间内的故障类型。
通过本实施例的方法,可以在同一时间检测至少一个故障。
实施例2
本实施例提供了一种故障检测装置,该装置应用于无线网络中的无线节点,其是与实施例1的图4所示的实施方式对应的其它节点的处理。其中,与实施例1相同的内容不再重复说明。
图7是该装置的组成示意图,如图7所示,该装置700包括:监测单元701、计算单元702以及发送单元703。
监测单元701用于实时监测并保存所述无线节点的这一段时间内的收发包状态。其中,该监测单元701可以通过实施例1的监测单元301来实现,实施例1的监测单元301的内容被合并于此,在此不再赘述。
计算单元702用于根据所述一段时间内的收发包状态,计算该无线网络在该一段时间内的多个性能评价指标。其中,该计算单元702可以通过实施例1的计算单元302来实现,实施例1的计算单元302的内容被合并于此,在此不再赘述。
发送单元703用于将所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点,以便所述无线网关或者所述接入点执行故障检测。
在本实施例中,与实施例1类似,该无线节点还可以进行网络训练以生成故障数据库提供给所述无线网关或者所述接入点,则该装置700还可以包括:训练单元704以及生成单元705。
训练单元704用于对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征。其中,该训练单元704可以通过实施例1的训练单元303来实现,实施例1的训练单元303的内容被合并于此,在此不再赘述。
生成单元705用于将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库。其中,该生成单元705可以通过实施例1的生成单元304来实现,实施例1的生成单元304的内容被合并于此,在此不再赘述。
其中,发送单元703可以将该故障数据库发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点,以便所述无线网关或者所述接入点执行故障检测。
可选的,该故障检测装置还可以包括存储单元706,用于存储上述故障数据库、上述发送和接收的数据包的相关信息等。
在本实施例中,与实施例1的训练单元303类似,本实施例的训练单元704也可以包括:设定模块、统计模块和计算模块,其中,该设定模块可以通过实施例1的设定模块501来实现,该统计模块可以通过实施例1的统计模块502来实现,该计算模块可以通过实施例1的计算模块503来实现,实施例1的设定模块501、统计模块502和计算模块503的内容被合并于此,在此不再赘述。
通过本实施例的故障检测装置,可以协助无线网络中的无线网关或者接入点进行故障检测。
实施例3
本实施例提供了一种无线网络中的节点,例如,无线网络中的无线网关或者接入点,该节点包括如实施例1所述的故障检测装置。
图8是本发明实施例的节点的一构成示意图。如图8所示,节点800可以包括:中央处理器(CPU)801和存储器802;存储器802耦合到中央处理器801。其中该存储器802可存储各种数据,如前所述的故障数据库、通过检测无线网络记录下来的接收和发送的数据包的相关信息等;此外还存储信息处理的程序,并且在中央处理器801的控制下执行该程序,以接收其它发送的各种信息、并且向其它发送各种信息。
在一个实施方式中,故障检测装置的功能可以被集成到中央处理器801中。
在另一个实施方式中,故障检测装置可以与中央处理器801分开配置,例如可以将故障检测装置配置为与中央处理器801连接的芯片,通过中央处理器801的控制来实现故障检测装置的功能。
此外,如图8所示,节点800还可以包括:收发机803和天线804等;其中,上述部件的功能与现有技术类似,此处不再赘述。值得注意的是,节点800也并不是必须要包括图8中所示的所有部件;此外,节点800还可以包括图8中没有示出的部件,可以参考现有技术。
通过本实施例的节点,可以在同一时间检测出至少一个网络故障。
实施例4
本实施例提供了一种无线网络中的节点,例如无线网络中的无线节点、无线网关或者接入点,该节点包括如实施例1或实施例2所述的故障检测装置。
图9是本发明实施例的节点900的***构成的一示意框图。如图9所示,该节点900可以包括中央处理器901和存储器902;存储器902耦合到中央处理器904。值得注意的是,该图是示例性的;还可以使用其他类型的结构,来补充或代替该结构,以实现电信功能或其他功能。
在一个实施方式中,故障检测装置的功能可以被集成到中央处理器901中。
在另一个实施方式中,故障检测装置可以与中央处理器901分开配置,例如可以将故障检测装置配置为与中央处理器901连接的芯片,通过中央处理器901的控制来实现故障检测装置的功能。
如图9所示,该节点900还可以包括:通信模块903、输入单元904、音频处理单元905、显示器906、电源907。值得注意的是,节点900也并不是必须要包括图9中所示的所有部件;此外,节点900还可以包括图9中没有示出的部件,可以参考现有技术。
如图9所示,中央处理器901有时也称为控制器或操作控件,可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置,该中央处理器901接收输入并控制节点900的各个部件的操作。
其中,存储器902,例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述故障数据库、发送和接收的数据包的相关信息等,此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器901可执行该存储器902存储的该程序,以实现信息存储或处理等。其他部件的功能与现有类似,此处不再赘述。节点900的各部件可以通过专用硬件、固件、软件或其结合来实现,而不偏离本发明的范围。
通过本实施例的节点,可以在同一时间检测出至少一个网络故障。
实施例5
本实施例提供了一种故障检测方法,该方法应用于无线网络中的节点,由于该方法解决问题的原理与实施例1的装置类似,因此其具体的实施可以参照实施例1的方法的实施,内容相同之处不再重复说明。
图10该本实施例的方法的流程图,请参照图10,该方法包括:
步骤1001:将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。
图11是本实施例的方法的一个实施方式的流程图,请参照图11,该方法包括:
步骤1101:实时监测并保存一段时间内的收发包状态;
步骤1102:根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标;
步骤1103:将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
在本实施方式中,该节点可以通过图12的方法得到上述故障数据库,请参照图12,该方法包括:
步骤1201:对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征;
步骤1202:将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库。
其中,步骤1201可以通过图13的方法来实现,请参照图13,该方法包括:
步骤1301:设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于所述一段时间;
步骤1302:统计每个训练周期内的收发包状态;
步骤1303:根据每个训练周期内的收发包状态计算所述无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标;
步骤1304:对所有训练周期内的每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
图14是本实施例的故障检测方法的另一个实施方式的流程图,请参照图14,该方法包括:
步骤1401:接收所述无线网络中的无线节点发送的所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标以及所述故障数据库;
步骤1402:将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
在本实施例中,步骤1001、1103以及1402可以通过图15所示的方法来实现,请参照图15,该方法包括:
步骤1501:将所述一段时间内的多个性能评价指标与所述故障数据库中的各个故障参数特征集所对应的多个性能评价指标的统计特征进行比较;
步骤1502:根据比较结果对每个故障参数特征集中各个性能评价指标进行打分;
步骤1503:将故障参数特征集中所有性能评价指标的总分大于检测阈值的故障参数特征集所对应的故障类型作为所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
在步骤1502中,对于每个性能评价指标,如果所述一段时间内的性能评价指标大于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之差,并且小于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之和,则所述打分模块对所述故障参数特征集中相应的性能评价指标打分为1,否则打分为0。
通过本实施例的方法,可以在同一时间检测出至少一个网络故障。
实施例6
本实施例提供了一种故障检测方法,该方法应用于无线网络中的无线节点,由于该方法解决问题的原理与实施例2的装置类似,因此其具体的实施可以参照实施例2的方法的实施,内容相同之处不再重复说明。
图16该本实施例的方法的流程图,请参照图16,该方法包括:
步骤1601:实时监测并保存所述节点在一段时间内的收发包状态;
步骤1602:根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标;
步骤1603:将所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点。
由此,无线网络中的无线网关或者接入点可以根据该无线网络在该一段时间内的该多个性能评价指标以及预先保存的故障数据库进行故障检测。
在本实施例中,如图17所示,该方法还可以包括:
步骤1701:对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征;
步骤1702:将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库;
步骤1703:将所述故障数据库发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点。
由此,无线网络中的无线网关或者接入点可以将该故障数据库保存下来,以便在接收到该节点发送的该无线网络在该一段时间内的该多个性能评价指标时,参考该故障数据库进行故障检测。
其中,步骤1701可以通过图18所示的方法来实现,请参照图18,该方法包括:
步骤1801:设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于所述一段时间;
步骤1802:统计每个训练周期内的收发包状态;
步骤1803:根据每个训练周期内的收发包状态计算所述无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标;
步骤1804:对所有训练周期内的每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
通过本实施例的方法,可以协助无线网络中的无线网关或者接入点进行故障检测。
实施例7
本实施例提供了一种通信***,该通信***包括无线节点,以及无线网关或者接入点。
其中,该无线节点可以通过实施例3或4所述的节点来实现,也即包含实施例1或实施例2所述的故障检测装置,实现实施例5或实施例6所述的方法。由于在前述实施例中,已经对该无线节点的功能做了详细说明,此处不再赘述。
其中,该无线网关或者接入点可以通过实施例3所述的节点来实现,也即包含实施例1所述的故障检测装置,实现实施例5所述的方法。由于在前述实施例中,已经对该无线网关或者接入点的功能做了详细说明,此处不再赘述。
通过本实施例的通信***,可以在同一时间检测至少一个故障。
本发明实施例还提供一种计算机可读程序,其中当在信息处理装置或节点中执行所述程序时,所述程序使得计算机在所述信息处理装置或节点中执行实施例5或6所述的故障检测方法。
本发明实施例还提供一种存储有计算机可读程序的存储介质,其中所述计算机可读程序使得计算机在信息处理装置或节点中执行实施例5或6所述的故障检测方法。
本发明以上的装置和方法可以由硬件实现,也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序,当该程序被逻辑部件所执行时,能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件,或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。本发明还涉及用于存储以上程序的存储介质,如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述,但本领域技术人员应该清楚,这些描述都是示例性的,并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改,这些变型和修改也在本发明的范围内。
关于包括以上实施例的实施方式,还公开下述的附记:
附记1、一种故障检测装置,应用于无线网络中的节点,其中,所述装置包括:
检测单元,其将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
存储单元,其预先存储故障数据库,其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。
附记2、根据附记1所述的装置,其中,所述装置还包括:
监测单元,其实时监测并保存所述节点在一段时间内的收发包状态;
计算单元,其根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标。
附记3、根据附记1所述的装置,其中,所述装置还包括:
训练单元,其对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征;
生成单元,其将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库,存储到所述存储单元中。
附记4、根据附记3所述的装置,其中,所述训练单元包括:
设定模块,其设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于所述一段时间;
统计模块,其统计每个训练周期内所述无线节点的收发包状态;
计算模块,其根据每个训练周期内所述无线节点的收发包状态计算所述无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标,对所有训练周期内的每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
附记5、根据附记1所述的装置,其中,所述检测单元包括:
比较模块,其将所述一段时间内的多个性能评价指标与所述故障数据库中的各个故障参数特征集所对应的多个性能评价指标的统计特征进行比较;
打分模块,其根据比较结果对每个故障参数特征集中各个性能评价指标进行打分;
确定模块,其将故障参数特征集中所有性能评价指标的总分大于检测阈值的故障参数特征集所对应的故障类型作为所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
附记6、根据附记5所述的装置,其中,
对于每个性能评价指标,如果所述一段时间内的性能评价指标大于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之差,并且小于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之和,则所述打分模块对所述故障参数特征集中相应的性能评价指标打分为1,否则打分为0。
附记7、根据附记1所述的装置,其中,所述装置还包括:
接收单元,其接收所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标以及所述故障数据库。
附记8、一种故障检测装置,应用于无线网络中的无线节点,其中,所述装置包括:
监测单元,其实时监测并保存所述无线节点在一段时间内的收发包状态;
计算单元,其根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标;
发送单元,其将所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点。
附记9、根据附记8所述的装置,其中,所述装置还包括:
训练单元,其对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征;
生成单元,其将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库;
所述发送单元将所述故障数据库发送给所述无线网络中的无线网关或者接入点。
附记10、根据附记9所述的装置,其中,进行训练单元包括:
设定模块,其设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于所述一段时间;
统计模块,其统计每个训练周期内所述无线节点的收发包状态;
计算模块,其根据每个训练周期内所述无线节点的收发包状态计算所述无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标,对所有训练周期内的每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
附记11、一种故障检测方法,应用于无线网络,其中,所述方法包括:
将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差。
附记12、根据附记11所述的方法,其中,所述方法还包括:
实时监测并保存一段时间内的收发包状态;
根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标。
附记13、根据附记11所述的方法,其中,所述方法还包括:
对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征;
将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库。
附记14、根据附记13所述的方法,其中,进行网络训练包括:
设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于所述一段时间;
统计每个训练周期内的收发包状态;
根据每个训练周期内的收发包状态计算所述无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标;
对所有训练周期内的每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
附记15、根据附记11所述的方法,其中,将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型,包括:
将所述一段时间内的多个性能评价指标与所述故障数据库中的各个故障参数特征集所对应的多个性能评价指标的统计特征进行比较;
根据比较结果对每个故障参数特征集中各个性能评价指标进行打分;
将故障参数特征集中所有性能评价指标的总分大于检测阈值的故障参数特征集所对应的故障类型作为所述无线网络在所述一段时间内的故障类型。
附记16、根据附记15所述的方法,其中,根据比较结果对每个故障参数特征集中各个性能评价指标进行打分,包括:
对于每个性能评价指标,如果所述一段时间内的性能评价指标大于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之差,并且小于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之和,则所述打分模块对所述故障参数特征集中相应的性能评价指标打分为1,否则打分为0。
附记17、根据附记11所述的方法,其中,所述方法还包括:
接收所述无线网络中的无线节点发送的所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标以及所述故障数据库。
Claims (5)
1.一种故障检测装置,应用于无线网络中的无线节点或无线网关或者接入点,其中,所述装置包括:
检测单元,其将所述无线网络在一段时间内的多个性能评价指标与预先存储的故障数据库进行比较,根据比较结果确定所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
存储单元,其预先存储故障数据库,其中,在所述故障数据库中包含多个故障参数特征集,每个故障参数特征集对应一种故障类型,每个故障参数特征集包含与所述多个性能评价指标对应的多个性能评价指标的统计特征,每个性能评价指标的统计特征包括所述性能评价指标的平均值和标准差;
其中,所述检测单元包括:
比较模块,其将所述一段时间内的多个性能评价指标与所述故障数据库中的各个故障参数特征集所对应的多个性能评价指标的统计特征进行比较;
打分模块,其根据比较结果对每个故障参数特征集中各个性能评价指标进行打分;
确定模块,其将故障参数特征集中所有性能评价指标的总分大于检测阈值的故障参数特征集所对应的故障类型作为所述无线网络在所述一段时间内的故障类型;
其中,对于每个性能评价指标,如果所述一段时间内的性能评价指标大于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之差,并且小于等于所述故障参数特征集中相应性能评价指标的平均值与标准差之和,则所述打分模块对所述故障参数特征集中相应的性能评价指标打分为1,否则打分为0。
2.根据权利要求1所述的装置,其中,所述装置还包括:
监测单元,其实时监测并保存所述节点在一段时间内的收发包状态;
计算单元,其根据所述一段时间内的收发包状态,计算所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标。
3.根据权利要求1所述的装置,其中,所述装置还包括:
训练单元,其对于人为施加到所述无线网络中的每种故障类型,进行网络训练,得到每种故障类型对应的故障参数特征集,该故障参数特征集包含多个性能评价指标的统计特征;
生成单元,其将所有故障类型对应的故障参数特征集的多个性能评价指标的统计特征进行组合,生成故障数据库,存储到所述存储单元中。
4.根据权利要求3所述的装置,其中,所述训练单元包括:
设定模块,其设定多个训练周期,每个训练周期的长度小于所述一段时间;
统计模块,其统计每个训练周期内所述无线节点的收发包状态;
计算模块,其根据每个训练周期内所述节点的收发包状态计算所述无线网络在该训练周期内的上述多个性能评价指标,对所有训练周期内的每个性能评价指标取平均值和标准差作为该性能评价指标的统计特征,得到所述故障类型对应的故障参数特征集。
5.根据权利要求1所述的装置,其中,所述装置还包括:
接收单元,其接收所述无线网络在所述一段时间内的多个性能评价指标以及所述故障数据库。
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Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101426215B (zh) * | 2007-11-02 | 2011-09-07 | 株式会社东芝 | 用于识别故障的通信装置和方法 |
US8467363B2 (en) * | 2011-08-17 | 2013-06-18 | CBF Networks, Inc. | Intelligent backhaul radio and antenna system |
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Patent Citations (2)
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CN101426215B (zh) * | 2007-11-02 | 2011-09-07 | 株式会社东芝 | 用于识别故障的通信装置和方法 |
US8467363B2 (en) * | 2011-08-17 | 2013-06-18 | CBF Networks, Inc. | Intelligent backhaul radio and antenna system |
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