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      基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計

      2022-05-30 10:48:04申乃軍
      中國新通信 2022年11期
      關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)規(guī)則網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)

      摘要:為提高網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警時效,保證預(yù)警的及時性,開展基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計研究。以FTGUI-20003-1B處理器與預(yù)警信號燈為例,設(shè)計網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu);引進傳感技術(shù),進行通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征的獲取;引進關(guān)聯(lián)規(guī)則,進行網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的識別,將通信網(wǎng)絡(luò)鏈路劃分為由多節(jié)點構(gòu)成的通信信道,識別通信網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài);建立通信網(wǎng)絡(luò)異常預(yù)警機制,劃分預(yù)警等級,進行風(fēng)險量化,匹配對應(yīng)的預(yù)警等級,實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警。通過對比實驗證明,此系統(tǒng),在實際應(yīng)用中可以有效降低預(yù)警延時,保證預(yù)警行為具有較高的時效性。

      關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)規(guī)則;網(wǎng)絡(luò)通信;預(yù)警系統(tǒng)

      一、引言

      互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在市場內(nèi)的高速發(fā)展,提高現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)通信的水平與綜合能力,受眾群體對于網(wǎng)絡(luò)通信運營商提供服務(wù)的質(zhì)量與供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性提出了更高的要求[1]。為了降低由于網(wǎng)絡(luò)通信異常造成的網(wǎng)絡(luò)整體癱瘓問題,避免通信過程中的安全事故發(fā)生,本次研究將引進關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,從硬件結(jié)構(gòu)與軟件功能兩個方面,對網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)展開設(shè)計[2]。通過對通信網(wǎng)絡(luò)不同節(jié)點關(guān)系的描述,及時發(fā)現(xiàn)存在異常的通信節(jié)點,以此種方式,將網(wǎng)絡(luò)通信安全事故控制在發(fā)生前。

      二、硬件設(shè)計

      (一)FTGUI-20003-1B處理器

      為滿足系統(tǒng)的高性能運行需求,此次設(shè)計選擇的處理器型號為FTGUI-20003-1B,該型號處理器屬于第12代英特爾酷睿的衍生版本,其結(jié)構(gòu)、綜合性能與能效均顯著優(yōu)于早期版本的處理器,可以在實際應(yīng)用中實現(xiàn)對多路徑任務(wù)的協(xié)同處理[3-4]。處理器中集成了人工智能專用引擎,擁有>14.0核心的硬件線程(6.0個高核性能芯片與8.0個能效核芯片),將其與Windows11操作系統(tǒng)進行對接,可實現(xiàn)在任務(wù)處理過程中,對動態(tài)化任務(wù)的均衡化處理與負(fù)載,保證操作中的高效率與低耗能。

      在FTGUI-20003-1B處理器現(xiàn)有構(gòu)件的基礎(chǔ)上,在其中內(nèi)置AI加速芯片,確保處理器可以及時處理多鏈路網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù),即便數(shù)據(jù)鏈路傳輸?shù)男畔⒊銎漕A(yù)期也可以避免處理器出現(xiàn)超負(fù)荷運行狀態(tài)。

      (二)預(yù)警信號燈

      預(yù)警信號燈是警示終端技術(shù)人員網(wǎng)絡(luò)通信異?;蚬收系闹饕布?,信號燈上共有三個顏色的指示燈,分別為紅色、黃色與綠色,其中紅色為故障報警燈,當(dāng)紅燈亮起時,證明網(wǎng)絡(luò)通信存在明顯的異?;蚬收?當(dāng)黃燈亮起時,證明網(wǎng)絡(luò)通信存在預(yù)警信號,需要及時進行網(wǎng)絡(luò)通信鏈路的處理,否則將觸發(fā)故障信號燈;當(dāng)綠燈亮起時,證明網(wǎng)絡(luò)通信正常,不存在異?;蚬收?。

      為滿足系統(tǒng)的預(yù)警需求,通常會選擇較大電阻的指示燈電阻,通過此種方式,確保流經(jīng)預(yù)警信號燈的電流保持在一個較小的狀態(tài)[5]。通常情況下,預(yù)警信號燈由燈頭、燈罩、燈具、連接線路等基礎(chǔ)構(gòu)件構(gòu)成,信號燈由二極管燈構(gòu)成,需要將其與前端TG-200傳感器進行通信連接,并放置在儀表盤等較為明顯的位置,從而確保信號燈在使用中可以發(fā)揮或起到預(yù)警效果。

      三、軟件設(shè)計

      (一)基于傳感技術(shù)的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征獲取

      在硬件設(shè)備的支撐下,引進傳感技術(shù),進行通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征的獲取。在此過程中,要確保獲取的狀態(tài)信息具有高質(zhì)量特點,只有滿足此方面特點,才能確保后續(xù)對通信網(wǎng)絡(luò)異常現(xiàn)象的預(yù)警具有可靠性。目前,可用于提取其狀態(tài)信息的技術(shù)較多,大多技術(shù)在應(yīng)用中可能存在一定干擾性,而本文選用的傳感技術(shù),可以在初期采集階段,便排除狀態(tài)信息中的一些無效信息與冗余信息,即便采集的信息中仍不可避免攜帶了噪聲信息,但此部分信息也可以在后續(xù)的處理中解決[6]。因此,需要在完成基于傳感技術(shù)對通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息的初步獲取后,采用劃分網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)與網(wǎng)絡(luò)安全級別的方式,進行其特征的描述。此次研究采用的是小波熵值法。

      假設(shè)通信網(wǎng)絡(luò)的安全狀態(tài)信息表示為x(k),可采用小波包算法,對x(k)進行多層分解處理,根據(jù)通信鏈路層數(shù),將其劃分為i層,此時,第i層的通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息可以表示為xi(k)。將狀態(tài)信號攜帶的能量值作為通信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)特征,對其能量值進行計算,計算公式如下。

      (二)基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的通信網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)識別

      掌握網(wǎng)絡(luò)通信不同鏈路狀態(tài)特征后,引進關(guān)聯(lián)規(guī)則,進行網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的識別,將通信網(wǎng)絡(luò)鏈路劃分為由多節(jié)點構(gòu)成的通信信道,網(wǎng)絡(luò)信息從節(jié)點X傳遞到節(jié)點Y的過程可以表示為X→Y,其中X與Y都可以作為關(guān)聯(lián)規(guī)則中的項數(shù)子集,即X中包括1~i個數(shù)據(jù),Y中也包括1~i個數(shù)據(jù)。將X→Y的支持度發(fā)生概率表示為P,則P可以用X∪Y表示,當(dāng)X→Y行為發(fā)生的置信度前提為X時,則Y節(jié)點發(fā)生通信網(wǎng)絡(luò)異常狀態(tài)的概率可以表示為P(Y|X),當(dāng)X→Y行為發(fā)生的置信度前提為Y時,則X節(jié)點發(fā)生通信網(wǎng)絡(luò)異常狀態(tài)的概率可以表示為P(Y|X)。在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上,設(shè)定一個通信網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)數(shù)據(jù)庫,將其表示為D,根據(jù)數(shù)據(jù)庫中不同節(jié)點的資源流向,設(shè)定節(jié)點之間的強關(guān)聯(lián)規(guī)則,明確節(jié)點流通規(guī)律,將后者作為識別中的置信度前提。使用多維度挖掘規(guī)則,對不同狀態(tài)下的異常反饋信號作為前提,并根據(jù)信號的支持度大小,識別通信網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài),可將此過程表示為如下公式(2)所示的計算表達式。

      (三)建立通信網(wǎng)絡(luò)異常預(yù)警機制

      完成上述設(shè)計后,采用建立通信網(wǎng)絡(luò)異常預(yù)警機制的方式,進行通信網(wǎng)絡(luò)異常預(yù)警,異常與預(yù)警流程如圖1所示。

      按照上述圖1所示的流程,進行通信網(wǎng)絡(luò)異常預(yù)警,當(dāng)識別到通信網(wǎng)絡(luò)存在異常與風(fēng)險時,需要提取風(fēng)險信息,采用將其細(xì)化的方式,劃分預(yù)警等級與預(yù)警類別。

      采用計算風(fēng)險小波熵的方式,掌握其風(fēng)險程度,計算公式如下:

      按照上述表1中內(nèi)容,進行風(fēng)險量化,匹配對應(yīng)的預(yù)警等級,實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)警。

      四、對比實驗

      完成上文基于硬件與軟件對網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計與規(guī)劃后,下述將通過對比實驗的方式,對該系統(tǒng)的實際應(yīng)用性能進行檢驗。

      實驗中,選擇某大型網(wǎng)絡(luò)通信中心作為此次實驗的參與方,通過調(diào)研此網(wǎng)絡(luò)中心近五個月網(wǎng)絡(luò)通信用戶的反饋數(shù)據(jù),分析出在網(wǎng)絡(luò)通信運行中經(jīng)常會出現(xiàn)由于線路故障或通信節(jié)點異常導(dǎo)致的通信中斷事故,這些問題使網(wǎng)絡(luò)通信中心在市場內(nèi)的信譽度較差。因此選擇該通信中心作為此次實驗的對象。

      在掌握該網(wǎng)絡(luò)中心的基礎(chǔ)信息后,按照本文設(shè)計的方法,在網(wǎng)絡(luò)通信服務(wù)終端區(qū)域內(nèi)部署TG-200傳感器,將其與通信網(wǎng)絡(luò)傳輸端鏈路進行對接,確保通信連接保持相對良好狀態(tài)后,在MatLab平臺上搭建FTGUI-20003-1B處理器、預(yù)警信號燈、電源、存儲器等附件設(shè)備。隨機選擇該通信中心歷史服務(wù)數(shù)據(jù)中的100.0組數(shù)據(jù),將其作為樣本數(shù)據(jù),已知樣本數(shù)據(jù)中含有三組故障數(shù)據(jù),分別為通信網(wǎng)絡(luò)錯誤代碼數(shù)據(jù)、功率偏差數(shù)據(jù)與冗余數(shù)據(jù),將三組異常數(shù)據(jù)以隨機插入的方式集成在樣本數(shù)據(jù)中。為了簡化實驗測試過程,按照粗糙集表示方式,對樣本數(shù)據(jù)進行處理,將輸入的數(shù)值表示為0,將通信網(wǎng)絡(luò)的常態(tài)化運行狀態(tài)(/無故障運行狀態(tài))表示為1,將預(yù)警狀態(tài)表示為2。在網(wǎng)絡(luò)通信的輸入端按照時序?qū)霕颖緮?shù)據(jù),使用SSimulink建立一個仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對測試樣本進行迭代,通過訓(xùn)練與擬合的方式,進行通信過程監(jiān)控。將預(yù)警信號燈與信號放大器部署在通信網(wǎng)絡(luò)終端,用于模擬用戶端接收的通信網(wǎng)絡(luò)信號。在此次模擬實驗中,設(shè)定系統(tǒng)運行的動量系數(shù)表示為0.6,有效學(xué)習(xí)效率表示為0.35,節(jié)點最高迭代次數(shù)為一萬,允許誤差為0.001。

      收集用戶端接收的信號,對信號進行模糊粗糙表示,如下圖2所示。

      從上述圖2所示的預(yù)測試結(jié)果可以看出,在啟動系統(tǒng)后,通信網(wǎng)絡(luò)反饋信號快速從0達到1,即從輸入狀態(tài)達到常態(tài)化運行狀態(tài)。運行一段時間后,在節(jié)點3觸發(fā)第一次預(yù)警,在節(jié)點7觸發(fā)第二次預(yù)警,在節(jié)點9觸發(fā)第三次預(yù)警。

      三次預(yù)警數(shù)據(jù)與上文提出的三組異常數(shù)據(jù)匹配,在終端與技術(shù)人員進行溝通后發(fā)現(xiàn),在測試過程中,終端預(yù)警信號燈共亮起3次。由此可以說明,本文設(shè)計的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)在實際應(yīng)用中,是具有一定可行性的,可以在終端實現(xiàn)對通信網(wǎng)絡(luò)異常的預(yù)警。

      分別使用本文設(shè)計的系統(tǒng)與對照組系統(tǒng),對一組相同的網(wǎng)絡(luò)通信信號進行預(yù)警,將預(yù)警行為延時作為對比實驗的指標(biāo)。計算本文系統(tǒng)與傳統(tǒng)系統(tǒng)的預(yù)警延時,統(tǒng)計計算結(jié)果,如下表2所示。

      從上述表2所示的實驗結(jié)果可以看出,本文系統(tǒng)在觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警時,預(yù)警行為的延時基本可以控制在0s,只有節(jié)點4與節(jié)點5存在0.001s與0.002s的延時,但延時過低可以在實際應(yīng)用中將其忽略不計。而傳統(tǒng)的系統(tǒng)在觸發(fā)預(yù)警行為后,基本存在0.1~0.2s的延時,延時明顯大于本文系統(tǒng)的延時,由此可以證明,本文設(shè)計的基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng),在實際應(yīng)用中可以有效降低預(yù)警延時,保證預(yù)警行為具有較高的時效性。

      五、結(jié)束語

      隨著網(wǎng)絡(luò)通信覆蓋范圍的提升,網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)以不同的形式疊加在一起,資源的集成深度與廣度呈現(xiàn)明顯的增加趨勢,一旦某一節(jié)點出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全問題,通信業(yè)務(wù)層次的故障便會對網(wǎng)絡(luò)通信整體造成影響或干預(yù)。

      為了解決此方面問題,本文開展了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)通信預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計,完成設(shè)計后,通過對比實驗證明了設(shè)計的預(yù)警系統(tǒng),可以有效降低預(yù)警延時,保證預(yù)警的時效性。

      作者單位:申乃軍? ? 江蘇自動化研究所

      參? 考? 文? 獻

      [1] 蔡文斌,張煥域,林密,等. 基于量化分析的電力通信網(wǎng)多維度風(fēng)險預(yù)警優(yōu)化研究[J]. 微型電腦應(yīng)用,2021,37(12):103-105.

      [2] 繆巍巍,吳海洋,陳鵬,等. 基于深度強化學(xué)習(xí)的通信網(wǎng)故障智能感知與預(yù)警模型研究[J]. 機械設(shè)計與制造工程,2021,50(06):102-104.

      [3] 裴加富,胡恩華,林立,等. 基于通信的列車控制數(shù)據(jù)通信子系統(tǒng)的智能診斷和預(yù)警分析[J]. 城市軌道交通研究,2020,23(01):75-78.

      [4] 張李蓀,吳元保,柯勁松,等. 基于無線通信的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)的研究[J]. 江西水利科技,2020,46(03):157-161.

      [5] 王江鋒,劉雨桐,王夢玉,等. 車車通信環(huán)境下基于駕駛意圖共享的車輛避撞預(yù)警算法[J]. 中國公路學(xué)報,2020,33(06):65-76.

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