[发明专利]移动通信系统中基于线性预测原理的系统异常检测方法

权利要求书

1.移动通信系统中基于线性预测原理的系统异常检测方法，其特征在于，通过动态检测移动通信系统运行过程中收集到的各种KPI的采样值，并根据各KPI的变化情况判定系统是否出现异常，该方法具体包括以下步骤：

步骤1：利用前N时刻的KPI采样值预测当前时刻KPI的采样值；

步骤2：计算当前时刻KPI的采样值与预测值之间的预测误差；

步骤3：对预测误差进行标准化处理，并根据标准化结果做出判决，即如果标准化结果的绝对值大于10，说明KPI值出现了剧烈的变化，则判定系统出现异常，反之，判断系统运行正常，则继续进行下一时刻的检测。

2.根据权利要求1所述的移动通信系统中基于线性预测原理的系统异常检测方法，其特征在于，所述的系统异常检测方法利用异常检测器进行动态检测，所述异常检测器的模型由线性预测器和判决器组成；所述线性预测器采用最小均方误差算法实现，所述判决器对预测误差进行标准化处理，并根据标准化结果做出判决。

3.根据权利要求1所述的移动通信系统中基于线性预测原理的系统异常检测方法，其特征在于，所述的预测误差的计算方法为：

根据下述公式(1)计算预测误差，具体为：

e(n)=x(n)-x^(n)=x(n)-Σk=1Nx(n-k)wk(n)---(1)]]>

其中，e(n)表示对于KPIK在第n时刻的预测误差，x(n)表示KPIK在第n时刻的采样值，表示线性预测器输出的KPI K在第n时刻的预测值，x(n-1),x(n-2),…,x(n-N)表示KPI K在前N时刻的采样值，w₁(n),w₂(n),…,w_N(n)为线性预测器在第n时刻的抽头系数。

4.根据权利要求1或2所述的移动通信系统中基于线性预测原理的系统异常检测方法，其特征在于，所述的标准化处理方式如下：

所述线性预测器任意时刻的预测误差E近似服从均值为0，方差为σ²的高斯分布；

首先，利用线性预测器抽头系数收敛后k个连续时刻预测误差值由下述公式(2)估计出高斯分布的方差σ²：

σ^2=1kΣn=1ke2(n)---(2)]]>

其中，k≥50；

然后，利用下述公式(3)将预测误差E转化为标准正态分布Z，即对其进行标准化处理；

Z=E/σ^---(3)]]>

若第n时刻Z的取值的绝对值|z(n)|＞10，则判定系统出现异常；否则，判断系统运行正常。