CN107925702B - 用于检测损坏的绑定器的方法、设备、计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

实施例涉及用于检测接入网络中损坏的绑定器的方法，该方法是由检测设备(1)执行的，接入网络包括在相应绑定器中分组的多个电信线路，方法包括：‑标识(S1)在给定周期内已经检测到传输中断的多个电信线路(L_i)，‑获得(S2)与标识的相应电信线路(L_i)相关联的线路数据(D_i)，‑针对标识的相应电信线路对，根据相关联的线路数据来确定两个电信线路之间的虚拟距离(d_ij)，‑根据虚拟距离(d_ij)来确定(S4)电信线路的至少一个集群，以及‑根据所确定的至少一个集群来检测(S6)损坏的绑定器。

Description

用于检测损坏的绑定器的方法、设备、计算机可读介质

技术领域

本发明涉及电信领域。具体地，本发明涉及用于检测接入网络中损坏的绑定器的方法和设备。

背景技术

DSL网络基于双绞线铜电缆。在不同的DSL网络设备(中心局 DSLAM、街道机柜、分路器...)之间，双绞线是被称为绑定器的较大电缆的一部分。绑定器可以具有几十对、多达几百对。当这样的绑定器电缆被损坏时，会发生严重的问题，因为这会影响若干终端用户。需要迅速检测并报告来采取适当的现场行动。

用于检测损坏的绑定器的已知方法包括有规律地收集线路参数，并且基于预先配置的端口下转换阈值，触发或清除损坏的绑定器的警报。该方法依赖于用于将阈值应用于相应绑定器的网络拓扑信息。该解决方案对于仍然具有关于其电缆基础设施的准确资料的稀少DSL 运营商是有用的，但不幸的是，其对于不知道其DSL网络的拓扑结构的大多数运营商是无用的。

发明内容

因此，本发明的实施例的一个目的是提出不存在现有技术的固有缺点的、用于检测损坏的绑定器的方法和设备。

相应地，实施例涉及用于检测包括在相应绑定器中分组的多个电信线路的接入网络中损坏的绑定器的方法，该方法由检测设备执行的方法电信，方法包括：

-标识在给定周期内已经检测到传输中断的多个电信线路，

-获得与标识的相应电信线路相关联的线路数据，

-针对标识的相应电信线路对，根据相关联的线路数据来确定两个电信线路之间的虚拟距离，

-根据虚拟距离来确定电信线路的至少一个集群，以及

-根据所确定的至少一个集群来检测损坏的绑定器。

对应地，实施例涉及用于检测接入网络中损坏的绑定器的检测设备，接入网络包括在相应绑定器中分组的多个电信线路，检测设备包括：

-用于标识在给定周期内已经检测到传输中断的多个电信线路的装置，

-用于获得与标识的相应电信线路相关联的线路数据的装置，

-用于针对标识的相应电信线路对，根据相关联的线路数据来确定两个电信线路之间的虚拟距离的装置，

-用于根据虚拟距离来确定电信线路的至少一个集群的装置，以及

-用于根据所确定的至少一个集群来检测损坏的绑定器的装置。

在一些实施例中，虚拟距离表示两个电信线路属于同一绑定器的概率，虚拟距离越低，概率越高，并且确定至少一个集群包括将其间具有相对于其他电信线路相对较小的虚拟距离的电信线路电信进行分组。

方法可以包括：

-控制与给定集群所标识的电信线路相关联的网络元件来确定故障的位置，

-根据故障位置，从给定集群中排除电信线路。

在一些实施例中，线路数据包括一个或多个连接实体标识符和/ 或串扰消除数据。例如，连接实体标识符包括DSLAM标识符和线路卡标识符，并且其中串扰消除数据包括或允许确定矢量化组和/或串扰绑定器。在这种情况下，与两个电信线路不具有相同的DSLAM标识符和/或相同的线路卡标识符，和/或不属于相同的矢量化组和/或相同的串扰绑定器的情况相比，如果两个电信线路具有相同的DSLAM标识符和/或相同的线路卡标识符，和/或属于相同的矢量化组和/或相同的串扰绑定器，则虚拟距离可以更小。

在一些实施例中，线路数据包括与连接到电信线路的网络设备相关联的地理位置数据。在这种情况下，分别与网络设备CO1、EU1 和CO2、EU2相关联的两个电信线路之间的虚拟距离可以根据以下项中的至少一个来确定：

-CO1和CO2之间的距离，

-EU1和EU2之间的距离，

-四边形CO1、EU1、EU2、CO2的面积，

-矢量[CO1、EU1]和[CO2、EU2]之间的角度。

实施例还涉及包括指令的计算机程序，其用于当由计算机执行指令时，执行前面提到的方法。

附图说明

通过参考下面结合附图对实施例的描述，本发明的上述和其他目的和特征将变得更加明显，并且本发明本身将被最好地理解，其中：

图1是用于检测损坏的绑定器的方法的流程图，

图2示出了与电信线路相关联的区段的地理位置，以及

图3是检测设备的结构图。

具体实施方式

接入网络包括在诸如中心局DSLAM、街道机柜中的远程终端、终端用户终端等的网络元件之间的多个电信线路。例如，电信线路是双绞铜电缆，并且网络元件使用DSL技术进行通信。电信线路在相应的绑定器中被分组，绑定器是包括电信线路集合的电缆。

检测设备1可以获得与电信线路有关的线路参数。线路参数至少指定在电信线路上是否发生传输中断。例如，DSLAM和终端用户终端定期向检测设备1报告线路参数，并且线路参数包括“Showtime/No Showtime”参数。检测设备1根据以下参考图1至图3描述的线路参数来检测损坏的绑定器。检测设备1例如是网络分析仪，网络分析仪除了检测损坏的绑定器之外，还执行其他监测、控制和/或检修与接入网络相关的任务。

图1是由检测设备1执行的、用于检测接入网络中损坏的绑定器的方法的流程图。

检测设备1标识在给定周期内已经检测到传输中断的多个电信线路L_i(步骤S1)。例如，检测设备1定期地(例如，每15分钟)获得线路参数，并且根据“Showtime/NoShowtime”参数来标识在最近 15分钟内发生了传输中断的电信线路L_i。

然后，检测设备1获得与相应电信线路L_i相关联的线路数据D_i (步骤S2)。线路数据D_i可以包括来自诸如数据库等的其他源的线路参数和/或数据中的一些。以下给出线路参数D_i的各种示例。

然后，针对相应电信线路对L_i和L_j，检测设备1根据相关联的线路数据D_i和D_j来确定两个电信线路L_i和L_j之间的虚拟距离d_ij(步骤 S3)。虚拟距离d_ij表示电信线路L_i和L_j属于同一绑定器的概率或可能性。例如，虚拟距离d_ij越小，概率越高。以下给出用于根据线路数据D_i和D_j来确定虚拟距离d_ij的各种示例。可以针对所标识的电信线路L_i和L_j的每个对来确定虚拟距离d_ij，并将其存储在矩阵M中。矩阵M的对角元素是非代表性的，并且可以被赋值为0。

然后，检测设备1根据所确定的虚拟距离d_ij来确定电信线路L_i的集群(步骤S4)。例如，从矩阵M开始，检测设备1应用聚类算法来对其间具有小虚拟距离(相对于其他电信线路),并且因此很高概率共享相同的物理绑定器的电信线路L_i进行分组。聚类算法的一个示例是分层聚类分析(HCA)。

在一个实施例中，检测设备1控制与给定集群的电信线路L_i相关联的网络元件，以例如通过使用单端线路测试(SELT)来确定故障的位置(例如，根据距离网络元件的线路距离报告)(步骤S5)。在损坏绑定器的情况下，电信线路L_i应报告相同的故障位置。如果绑定器没有损坏，则例如通过增加该线路与集群的其他线之间的虚拟距离d_ij并重复步骤S4，具有不同故障位置的(多个)线路可以从集群中排除。

最后，检测设备1根据所确定的集群来检测一个或多个损坏的绑定器(步骤S6)。例如，每个所确定的集群可以被标识为损坏的绑定器。备选地，只有匹配检测标准(诸如，包括最小数量的线路)的所确定的集群可以被标识为损坏的绑定器。基于所检测的(多个)损坏的绑定器，可以计划快速动作来解决问题。

定期地(例如，基于与获取线路参数相关联的15分钟周期)重复步骤S1至S6，从而允许在损坏之后不久检测损坏的绑定器。

值得注意的是，通过根据线路数据D_i确定表示共享相同绑定器的概率的虚拟距离，在不需要使用关于接入网络的拓扑信息的情况下，电信线路可以被分组为对应于相应绑定器的集群。换言之，线路参数 D_i不需要包括指定哪些线路属于哪些绑定器的拓扑信息。这允许不具有关于其网络的详细拓扑信息的DSL运营商能够有效地检测损坏的绑定器，并采取适当的修正动作。

在一个实施例中，线路数据D_i包括一个或多个连接实体标识符和 /或串扰消除数据。

连接实体标识符包括例如DSLAM标识符和/或线路卡标识符。

串扰消除数据包括例如串扰消除矩阵，允许检测设备1确定电信线路Li的矢量化组标识符和/或串扰绑定器标识符。串扰绑定器被定义为同一矢量化组中的线路组，线路根据一些预定义的标准在其之间具有强的电磁耦合。已提出了使用聚类算法来确定矢量化组内的串扰绑定器的技术。如果DSL线路共享相同的串扰绑定器，则它们在相同的物理绑定器中的概率更高。

根据连接实体标识符和/或串扰消除数据来确定两个电信线路L_i和L_j之间的虚拟距离d_ij，假设如果两个线路共享相同的连接实体和/ 或属于相同的矢量化组和/或串扰绑定器，则它们属于相同物理绑定器的概率更高。

例如，虚拟距离d_ij被初始化为预定值p₁。然后：

-如果两个线路具有相同的DSLAM，则将虚拟距离d_ij除以预定值k1，和/或

-如果两个线路具有相同的线路卡，则将虚拟距离d_ij除以预定值 k2，和/或

-如果两个线路属于相同的矢量化组，则将虚拟距离d_ij除以预定值k3，和/或

-如果两个线路属于相同的串扰绑定器，则将虚拟距离d_ij除以预定值k4。

因此，虚拟距离的较小的可能值为d_{ij_min}＝p1/(k1×k2×k3×k4)，其中p1是初始最大可能虚拟距离，以及k1、k2、k3和k4分别是对应于线路共享相同的DSLAM、相同的LT卡、相同的矢量化组、以及相同的串扰绑定的情况的比率(>1)。

DSL运营商通常维护包含每个网络设备(中心局、终端用户、远程终端...)的地理位置的数据库。因此，在一个实施例中，线路数据 D_i包括与连接到电信线路L_i的网络设备相关联的地理位置数据。

可以例如通过地理坐标(诸如，经度和纬度或笛卡尔坐标)和/ 或地址(可以通过地理编码过程转换为地理坐标)来指定地理位置。

针对相应线路L_i，检测设备1将地图a上的区段[COi、EUi]或[RTi、 EUi]确定为中心局DSLAM或远程终端和与线路Li相关联的终端用户之间的笔直连接。然后，检测设备1将相应区段的位置[COi/RTi、 EUi]相关联来确定虚拟距离d_ij。

确定虚拟距离d_ij可以依赖于DSL线路的特定性，如：

-线路长度受技术限制(例如：ASDL为5km，VDSL2为2km...)

-线路长度是已知的或可以基于电气长度、Hlog、衰减...来估计

-通常使用相同绑定器的两个终端用户被连接到同一中心局。

因此，检测设备1可以使用[COi、EUi]区段上的一些地理相关性来确定它们是否属于相同的绑定器。例如(但不限于)，地理相关性可以基于决策的组合，如：

-源自相同(或非常接近)的中心局(CO)

-由以下序列的四个角组成的四边形中包括的最大面积尺寸： CO1>EU1>EU2>CO2

-终端用户EU1和EU2之间的最大距离

-矢量[CO1、EU1]和[CO2、EU2]之间的最大角度

-...

以具有以下十进制度数的地理坐标[纬度、经度]的两个区段为具体示例：

CO1＝[50.471928,4.463293]；EU1＝[50.473908,4.482283]；

CO2＝[50.471400,4.463293]；EU2＝[50.471040,4.485008]；

图2表示在地图上的区段[CO1、EU1]和[CO1、EU1]，以及由以下序列的角形成的表面：CO1>EU1>EU2>CO2。

检测设备1可以使用以下方式将经度和纬度转换为笛卡尔坐标：

x＝R*cos(lat)*cos(lon)

y＝R*cos(lat)*sin(lon)

z＝R*sin(lat)

其中R是地球的平均半径＝6371km。

在该示例中，这给出了：

CO1_cart＝[4.0426,0.3156,4.9140]*10＝＝[x₁，y₁，z₁]

EU1_cart＝[4.0423,0.3169,4.9142]*10³＝[x₂，y₂，z₂]

CO2_cart＝[4.0426,0.3156,4.9140]*10³＝[x₃，y₃，z₃]

EU2_cart＝[4.0425,0.3171,4.9140]*10³＝[x₄，y₄，z₄]

检测设备1可以使用以下方式确定这些坐标之间的(实际)距离 D_k,l：

对于CO1和CO2，这给出D_co1,co2＝0.0587km。

假定这是一个平面表面(对地球表面上的小面积有效)，检测设备1可以通过将其划分为两个三角形T1(CO1>EU1>EU2)和T2 (CO1>EU2>CO2)并应用赫伦(Heron)公式来计算普通四边形的表面(CO1>EU1>EU2>CO2)：

其中

并且a、b和c是三角形尺寸的长度。

将这些应用于我们的示例，给出了S＝S_T1+S_T2＝0.2355+0.0451＝ 0.2806km²。

检测设备1因此能够检测出CO1与CO2之间的距离小，并且两个区段之间的表面也小。在这种情况下，双绞线[CO1、EU1]与[CO2、 EU2]经过相同的绑定器的概率高。特别是如果两个终端用户在相同的 15分钟间隔内均具有Showtime的影响。如果在相同的15分钟间隔内将其他若干区段[COn、EUn]关联在一起，则会增加损坏的绑定器检测的概率。由于知道绑定器由若干双绞线组成，所以当一个绑定器被损坏时，在相同的15分钟间隔期间将导致若干区段受到影响，以及较高的检测概率。

将该概念推广到以相同的15分钟间隔丢失Showtime的“n”线路L_i，检测设备1可以将虚拟距离d_ij确定为各种地理标准(例如，距离(CO1、CO2)、四边形表面(CO1>EU1>EU2>CO2)或根据例如网络部署、DSL技术...的其他适当的地理标准)的加权和。其他示例包括终端用户EU1和EU2之间的距离、矢量[CO1、EU1]和[CO2、 EU2]之间的角度...

其他实施例可以使用其他类型的线路数据D_i以及虚拟距离d_ij的确定。例如通过将虚拟距离d_ij确定为基于连接实体标识符和/或串扰消除数据的虚拟距离(一方面)与基于地理位置的虚拟距离(另一方面)的加权和，可以组合各种实施例。

图3是包括处理器2和存储器3的检测设备1的结构图。存储器 3存储计算机程序P，计算机程序P在由处理器2执行时使得检测设备1执行以上参考图1所描述的方法。

需要注意，可以通过使用专用硬件以及能够与适当的软件相关联地执行软件的硬件来提供附图中所示的各种元件的功能。当由处理器提供时，可以由单个专用处理器、单个共享处理器或多个单独的处理器(其中一些处理器可以例如在云计算架构中被共享)来提供功能。此外，术语“处理器”的明确使用不应被解释为排他地指代能够执行软件的硬件，并且可以隐含地包括但不限于数字信号处理器(DSP) 硬件、网络处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列 (FPGA)、用于存储软件的只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)和非易失性存储装置。也可以包括常规的和/或自定义的其他硬件。可以通过程序逻辑的操作、通过专用逻辑、通过程序控制和专用逻辑的交互、或者甚至手动地执行其功能，如从上下文更具体地理解的，特定的技术可以由实施者选择。

本领域技术人员应当进一步理解，本文的任何框图表示体现本发明原理的示例性电路的概念图。类似地，可以理解，不论计算机或处理器是否被明确示出，任何流程图表示可以基本上在计算机可读介质中表示的并由这样的计算机或处理器执行的各种处理。

可以通过专用硬件和/或软件或两者的任何组合来执行方法的实施例。

尽管上面已经结合具体实施例描述了本发明的原理，但是应清楚地理解，该描述仅通过示例的方式进行，而不限制所附权利要求中所限定的本发明的范围。

Claims (10)

1.一种用于检测接入网络中损坏的绑定器的方法，所述方法由检测设备(1)执行，所述接入网络包括在相应绑定器中分组的多个电信线路，所述方法包括：

-标识(S1)在给定周期内已经检测到传输中断的多个电信线路(L_i)，

-获得(S2)与标识的相应电信线路(L_i)相关联的线路数据(D_i)，

-针对标识的相应电信线路对，根据所述相关联的线路数据来确定两个电信线路之间的虚拟距离(d_ij)，

-根据所述虚拟距离(d_ij)来确定(S4)电信线路的至少一个集群，以及

-根据所确定的至少一个集群来检测(S6)损坏的绑定器。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述虚拟距离(dij)表示所述两个电信线路属于同一绑定器的概率，所述概率越高则所述虚拟距离越低，并且确定(S4)至少一个集群包括将其间具有相对于其他电信线路相对较小的虚拟距离的电信线路电信进行分组。

3.根据权利要求1或2所述的方法，包括：

-控制(S5)与给定集群中所标识的电信线路相关联的网络元件来确定故障位置，以及

-根据所述故障位置，从所述给定集群中排除电信线路。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述线路数据(D_i)包括一个或多个连接实体标识符和/或串扰消除数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述连接实体标识符包括DSLAM标识符和线路卡标识符，并且其中所述串扰消除数据包括或允许确定矢量化组和/或串扰绑定器。

6.根据权利要求5所述的方法，其中与所述两个电信线路不具有相同的DSLAM标识符和/或相同的线路卡标识符，和/或不属于相同的矢量化组和/或相同的串扰绑定器的情况相比，如果所述两个电信线路具有相同的DSLAM标识符和/或相同的线路卡标识符，和/或属于相同的矢量化组和/或相同的串扰绑定器，则虚拟距离更小。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述线路数据(D_i)包括与连接到所述电信线路的网络设备相关联的地理位置数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中分别与网络设备CO1、EU1和CO2、EU2相关联的两个电信线路之间的所述虚拟距离根据以下至少一个来确定：

-CO1和CO2之间的距离，

-EU1和EU2之间的距离，

-四边形CO1、EU1、EU2、CO2的面积，

-矢量[CO1、EU1]和[CO2、EU2]之间的角度。

9.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有指令，当所述指令由机器的至少一个处理单元执行时，使所述机器执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。

10.一种用于检测接入网络中损坏的绑定器的检测设备，所述接入网络包括在相应绑定器中分组的多个电信线路，所述检测设备包括：

-用于标识在给定周期内已经检测到传输中断的多个电信线路的装置(2、3、P)，

-用于获得与标识的相应电信线路相关联的线路数据的装置(2、3、P)，

-用于针对标识的相应电信线路对，根据所述相关联的线路数据来确定两个电信线路之间的虚拟距离的装置(2、3、P)，

-用于根据所述虚拟距离来确定电信线路的至少一个集群的装置(2、3、P)，以及

-用于根据所确定的至少一个集群来检测损坏的绑定器的装置(2、3、P)。

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