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题名基于深度动态贝叶斯网络的服务功能链故障诊断算法
被引量：12
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作者
唐伦
廖皓
曹睿
王兆堃
陈前斌
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信技术重点实验室
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3588-3596,共9页
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基金
国家自然科学基金(61571073)
重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-M201800601)。
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文摘
针对5G端到端网络切片场景下底层物理节点出现故障会导致运行在其上的多条服务功能链出现性能异常的问题,该文提出一种基于深度动态贝叶斯网络(DDBN)的服务功能链故障诊断算法。首先根据网络虚拟化环境下故障的多层传播关系,构建故障与症状的依赖图模型,并采用在物理节点监测其上多个虚拟网络功能相关性能数据的方式收集症状。其次,考虑到基于软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的架构下网络症状观测数据的多样性以及物理节点和虚拟网络功能的空间相关性,引入深度信念网络对观测数据特征进行提取,使用加入动量项的自适应学习率算法对模型进行微调以加快收敛速度。最后,利用故障传播的时间相关性,引入动态贝叶斯网络对故障根源进行实时诊断。仿真结果表明,该算法能够有效地诊断故障根源且具有良好的诊断准确度。
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关键词
虚拟网络功能
服务功能链
故障诊断
深度动态贝叶斯网络
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Keywords
Virtual network function
Service Function Chain(SFC)
Fault diagnosis
Deep dynamic Bayesian network
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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