CN110838928A - Odn的逻辑拓扑信息的获取方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请提供一种ODN的逻辑拓扑信息的获取方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及第一时间窗内的特征数据，特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，根据每个第一ONU的特征数据，获取每个第一ONU对应的特征向量，对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取第一PON端口对应的拓扑信息，拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。通过对ONU的特征分析，得到ONU的拓扑信息，简单快捷，并且得到的拓扑信息比较准确，不需要通过人工输入来维护分光器的拓扑信息。

Description

ODN的逻辑拓扑信息的获取方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及光纤网络技术，尤其涉及一种光配线网络(Optical DistributionNetwork， ODN)的逻辑拓扑信息的获取方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
图1是为一种无源光纤网络系统架构示意图，如图1所示，无源光纤网络(PassiveOptical Network，PON)网络系统主要由光线路终端(Optical Line Terminal，OLT)、含有无源光器件的光配线网(Optical DistributionNetwork，ODN)、用户端的光网络单元(OpticalNetworkUnit，ONU)组成；通常采用点到多点的树型拓扑结构，如图1所示，可以确定：1)所有ONU挂接在OLT的PON端口上，即ONU与PON端口之间有一定的拓扑关系；2)具体实现中ONU可以通过一级分光(分光器)和/或二级分光(分光器) 挂接在PON端口上，ONU与二级分光器之间存在一定的拓扑关系。该树形拓扑结构至少包括ONU与PON端口的拓扑信息以及ONU与二级分光的拓扑信息。
在目前的家庭宽带故障处理中，需要对出现故障的位置进行定位，一般来说OLT、ONT和ODN引入的故障占比较高，然而PON网络故障的场景复杂、线路长，因此需要根据PON网络的拓扑信息进行故障的定位，目前常用的获取拓扑信息的方式包括：所有 ONU挂接在OLT的PON端口上的拓扑信息，可通过PPPoE等方式来确认ONU所属的 OLT的PON端口，从而得到相应的拓扑信息。2)ONU挂接在哪个分支光纤/分光器上的拓扑信息是通过人工输入进行维护的。
然而，PON网络故障运维过程中，ONU与现网的分支光纤/分光器的对应关系经常变动，通过人工输入来维护分支光纤/分光器的拓扑信息较为繁琐，经常出现此部分拓扑信息不准确。
发明内容
本申请提供一种ODN的逻辑拓扑信息的获取方法、装置、设备和存储介质，用于解决目前的PON网络故障运维过程中，ONU与现网的分支光纤/分光器的对应关系经常变动，通过人工输入来维护分支光纤/分光器的拓扑信息较为繁琐，经常出现此部分拓扑信息不准确的问题。
第一方面，本申请提供一种ODN的逻辑拓扑信息的获取方法，所述方法包括：
获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及第一时间窗内的特征数据，所述特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，所述告警事件包括告警发生时间和告警类型；
根据每个第一ONU的特征数据，获取所述第一ONU对应的特征向量；所述第一ONU对应的特征向量包括：所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，所述第一ONU上的告警发生时间和告警类型；
对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，所述拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
在该方案中，通过对ONU的特征分析，得到ONU的拓扑信息，简单快捷，并且得到的拓扑信息比较准确，不需要通过人工输入来维护分光器的拓扑信息。
在上述方案的一种具体实现中，所述获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一 ONU的标识信息以及特征数据，包括：
获取所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；
根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
在该方案，执行该技术方案的电子设备(例如服务器)获取第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据的方式，可以是接收数据采集设备上报的第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据，也可以是接收OLT上报的第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据，也可以是主动向数据采集设备或者OLT获取的每个 ONU的标识信息以及特征数据，对此本方案不做限制。
可选的，每个第一ONU的特征数据还包括：测距结果。
在上述方案的另一种具体实现中，所述根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU 的标识信息以及特征数据，包括：
将ONU在所述第一时间窗内的接收光功率的最大值和最小值之间的差值，与预设的阈值进行对比，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据；
和/或，
根据每个ONU在第一时间窗内告警发生时间和告警类型，将告警类型中不包括预设告警类型的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
该方案的实现中，可以单独使用接收光功率的最大值和最小值之间的差值与阈值对比进行过滤，也可以单独使用预设的告警类型进行过滤，还可以将上述两种方案进行结合，即先根据预设的告警类型进行过滤，再使用接收光功率的最大值和最小值之间的差值与阈值对比进行过滤，或者先使用接收光功率的最大值和最小值之间的差值与阈值对比进行过滤，再根据预设的告警类型进行过滤，对此本方案不做限制。
在上述方案的一种具体实现中，所述根据每个第一ONU的特征数据，获取每个第一ONU对应的特征向量，包括：
针对每个第一ONU，从所述第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成所述第一ONU对应的特征向量。
该方案的一种具体实现中，可以预先设置样本向量，样本向量中包括后续聚类需要的特征，然后采用该样本向量，从第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成第一ONU对应的特征向量，也可以直接从第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成第一ONU 对应的特征向量，本方案对此不做限制。
可选的，所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，包括：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间相对位置、最大值第一次出现的时间相对位置、大于均值的最长连续子序列长度占比、小于均值的最长连续子序列长度占比中的至少两个；其中，所述抖动程度为所述第一时间窗内ONU 的接收光功率数据的标准差或平均差，所述抖动次数为ONU的抖动程度大于预设阈值的累计次数，所述断崖程度用于表示ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减到另外一个稳定值的衰减变化大小，所述趋势劣化程度用所述第一时间窗内的接收光功率进行指数加权滑动平均后进行线性拟合的趋势系数表示。
在本方案的另一具体实现方式中，所述对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，包括：
根据每个第一ONU对应的特征向量，分别获取任两个第一ONU对应的特征向量之间的相似度矩阵；
将所有相似度矩阵作为聚类算法的输入，得到所述第一PON端口对应的拓扑信息。
在本方案的另一具体实现方式中，所述第一PON端口下包括两级分光结构，则所述方法还包括：
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类过程得到的拓扑信息进行矩阵转换，得到每次历史聚类结果对应的距离矩阵；其中，所述距离矩阵中的数值表示任两个第一ONU之间的距离；
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类结果对应的距离矩阵相加，得到综合距离矩阵；
根据所述综合距离矩阵，对所述第一PON端口下光路发生变化的第一ONU采用基于密度的聚类方式进行聚类分析，得到所述第一PON端口对应的新的拓扑信息。
该方案中，通过对几次历史聚类结果进行综合分析，可以进一步提高得到的拓扑信息的准确度。
在上述任一实现方式的基础上，所述方法还包括：
根据所述第一PON端口对应的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图；
将所述ODN网络逻辑拓扑图进行显示。
第二方面，本申请提供一种ODN的逻辑拓扑信息的获取装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及在第一时间窗内的特征数据，所述特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，所述告警事件包括告警发生时间和告警类型；
处理模块，用于根据每个第一ONU的特征数据，获取所述第一ONU对应的特征向量；所述第一ONU对应的特征向量包括：所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，所述第一ONU上的告警发生时间和告警类型；
所述处理模块还用于对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一 PON端口对应的拓扑信息，所述拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
可选的，所述获取模块具体用于：
获取所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；
根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
可选的，每个第一ONU的特征数据还包括：测距结果。
可选的，所述获取模块具体用于：
将ONU在所述第一时间窗内的接收光功率的最大值和最小值之间的差值，与预设的阈值进行对比，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据；
和/或，
根据每个ONU在时间窗内出现过的告警发生时间和告警类型，将告警类型中不包括预设告警类型的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU 的标识信息以及特征数据。
可选的，所述处理模块具体用于：
针对每个第一ONU，从所述第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成所述第一ONU对应的特征向量。
可选的，所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，包括：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间相对位置、最大值第一次出现的时间相对位置、大于均值的最长连续子序列长度占比、小于均值的最长连续子序列长度占比中的至少两个；其中，所述抖动程度为所述第一时间窗内ONU 的接收光功率数据的标准差或平均差，所述抖动次数为ONU的抖动程度大于预设阈值的累计次数，所述断崖程度用于表示ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减到另外一个稳定值的衰减变化大小，所述趋势劣化程度用所述第一时间窗内的接收光功率进行指数加权滑动平均后进行线性拟合的趋势系数表示。
可选的，所述处理模块具体用于：
根据每个第一ONU对应的特征向量，分别获取任两个第一ONU对应的特征向量之间的相似度矩阵；
将所有相似度矩阵作为聚类算法的输入，得到所述第一PON端口对应的拓扑信息。
可选的，所述第一PON端口下包括两级分光结构，则所述处理模块还用于：
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类过程得到的拓扑信息进行矩阵转换，得到每次历史聚类结果对应的距离矩阵；其中，所述距离矩阵中的数值表示任两个第一ONU之间的距离；
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类结果对应的距离矩阵相加，得到综合距离矩阵；
根据所述综合距离矩阵，对所述第一PON端口下光路发生变化的第一ONU采用基于密度的聚类方式进行聚类分析，得到所述第一PON端口对应的新的拓扑信息。
可选的，所述装置还包括：显示模块；
所述处理模块还用于根据所述第一PON端口对应的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图；
所述显示模块用于将所述ODN网络逻辑拓扑图进行显示。
第三方面，本申请提供一种电子设备，包括：存储器、处理器、接收器、显示器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行第一方面任一项所述的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法。
第四方面，本申请提供一种存储介质，包括：可读存储介质和存储在所述可读存储介质中的计算机程序，所述计算机程序用于实现第一方面任一项所述的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法。
本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法、装置、设备和存储介质，通过获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据，根据每个第一 ONU的特征数据，获取每个第一ONU对应的特征向量，对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，拓扑信息包括至少一个非一级分光器挂接的ONU的标识信息，即直接通过对ONU的特征分析，得到ONU的拓扑信息，简单快捷，并且得到的拓扑信息比较准确，不需要通过人工输入来维护分光器的拓扑信息，减轻人工维护的压力。
附图说明
图1是为一种无源光纤网络系统架构示意图；
图2为本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法实施例一的流程图；
图3为本申请提供的ONU的接收光功率的抖动程度的示意图；
图4为本申请提供的ONU的趋势劣化程度的示意图；
图5为本申请提供的ONU的KPI指标的示意图；
图6为本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法实施例二的流程图；
图7为本申请提供的一种ODN网络逻辑拓扑图的示意图；
图8为本申请提供的装置实施例一的结构示意图；
图9为本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取装置实施例二的结构示意图；
图10为本申请提供的电子设备实施例一的结构示意图。
具体实施方式
目前提供的ODN拓扑发现方案中，所有的光网络单元(Optical NetworkUnit，ONU)挂接在光线路终端(Optical Line Terminal，OLT)的无源光纤网络(Passive OpticalNetwork，PON)端口上的拓扑信息，是可通过PPPoE等方式来确认ONU所属的OLT的PON端口，此部分拓扑信息是准确的。哪些ONU挂接在某个分支光纤/分光器上的拓扑信息是通过人工输入进行维护的。PON网络故障运维过程中，ONU与现网的分支光纤/分光器的对应关系经常变动，通过人工输入来维护分支光纤/分光器的拓扑信息较为繁琐，经常出现此部分拓扑信息不准确。
针对上述存在的问题，本申请提供一种ODN的逻辑拓扑信息的获取方法，可以应用在电子设备中，该电子设备可以是网络服务器，也可以是专门设置的用于获取网络的拓扑信息的服务器，也可以是能够进行数据分析处理的电脑等终端设备，还可以是服务器或者设备中的一个软件模块，对此本方案不做限制。无论是在服务器或者终端设备等中实现，还是在某个电子设备中通过一个软件模块来实现，ODN逻辑拓扑发现系统主要包括以下几个模块：(1)即特征数据的采集与存储，(2)ONU的特征挖掘，(3) 聚类分析，得到需要的拓扑信息。可选的，还可以包括拓扑更新功能模块。
本申请的技术方案通过采集海量的设备数据指标，大数据技术挖掘设备运行中数据指标的关键参数特征；充分利用ONU群体行为的一致性特征，建立ODN逻辑拓扑自动学习、增量发现的算法模型，并在线应用，增量发现分支拓扑信息。
下面通过几个具体实施例对本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法进行说明。该技术方案应用的PON网络系统中包括多个OLT，每个OLT设置有PON端口，所有的ONU均挂接在PON端口下，可以通过一级分光器进行分光挂接ONU，也可以在一级分光器下再通过多个二级分光器进行分光挂接ONU，也可以继续在二级分光器下采用三级分光器分光挂接ONU，以此类推，在该PON网络系统中，不限制分光级别的数量，可以根据实际应用的需要配置不同层级的分光器挂接ONU。
在该ODN的逻辑拓扑信息的获取方法的具体实现中，在ONU中采集到的数据有 ONU接收光功率、发送光功率、偏置电流、测距结果等；在OLT设备中获取到OLT下连接的每个ONU的告警发生时间、告警类型等。在本方案的一种实现中，可以选择ONU 的接收光功率作为分析的关键性能指标(Key Performance Indicator，KPI)。
除了上述，该方案中还应该理解，ONU包括所有的光网络单元，例如包括：光网络设备(Optical Network Terminal，ONT)，多租户单元(Multiple Tenant Unit，MTU)，多住户单元(Multiple DwellingUnit，MDU)等。
图2为本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法实施例一的流程图，如图2 所示，该ODN的逻辑拓扑信息的获取方法具体包括以下步骤：
S101：获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及第一时间窗内的特征数据。
在本步骤中，该步骤一般电子设备的数据采集和存储模块中进行实现。
在PON网络系统运行维护过程中，执行该方案的电子设备需要不断的获取每个PON端口下的每一个ONU的特征数据，为了区分是那个ONU也需要同时获取不同的ONU的标识信息，本方案中以一个PON端口(即第一PON端口)下的数据收集和处理分析为例，对该方案进行说明。
对于ONU来说，其在第一时间窗内的特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，告警事件包括告警发生时间和告警类型。此处的第一时间窗可以根据实际情况进行设置，对此不做限制。
一般来说，获取PON端口下的光路发生变化的所有的第一ONU的标识信息和特征数据的方式为获取第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据，然后根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据，在该方案的具体实现中至少包括以下两种方式：
第一种实现方式：接收数据采集设备发送的所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
为了能够收集数据，可以专门设置数据采集平台，也称为数据采集设备，ONU在运行过程中，周期性的将自己的特征数据上报数据采集设备，上报周期可以根据实际情况进行配置，例如：上报周期为5分钟。数据采集设备接收了第一PON端口下的ONU上报的特征数据，同时根据ONU的标识信息进行对应存储。这里的特征数据可以是ONU的接收光功率数据，告警事件以及测距结果等，以便后续分析过程中进行拓扑学习。
数据采集设备在获取到所有的ONU的表示信息和特征数据之后，将该些数据上报给该方案中的执行主体，即上报给电子设备，电子设备在对数据进行处理的过程中，根据特征数据对第一PON端口下的ONU进行筛选，将光路没有发生变化的ONU过滤掉，只留下光路发生变化的所有的第一ONU的标识信息以及特征数据。
可选的，在该方案的具体实现中，也可以是数据采集设备根据特征数据对第一PON端口下的ONU进行筛选，将光路没有发生变化的ONU过滤掉，只留下光路发生变化的第一ONU的标识信息以及特征数据，然后将该光路发生变化的ONU的标识信息以及特征数据上报至电子设备，对此本方案不做限制。
第二种实现方式：接收第一OLT发送的所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
在本方案中，不需要专门设置数据采集设备，ONU可以周期性的将特征数据上报至OLT，再由OLT将得到的ONU的标识信息以及对应的特征数据周期性的上报到电子设备中进行处理分析，上报周期可以根据实际情况进行配置，例如：上报周期为15分钟。
同样的，在本方案中可以是OLT获取到ONU的标识信息和对应的特征数据之后，将光路没有发生变化的ONU过滤掉，然后得到光路发生变化的第一ONU的标识信息和特征数据，将该光路发生变化的第一ONU的标识信息和特征数据上报给进行数据分析和拓扑学习的电子设备。
也可以是OLT获取到ONU的标识信息和对应的特征数据之后，直接进行上报。电子设备接收到第一PON端口下的ONU的标识信息和对应的特征数据之后，将光路没有发生变化的ONU过滤掉，然后得到光路发生变化的第一ONU的标识信息和特征数据。
在上述方案的具体实现中，每个第一ONU的特征数据还可以包括测距结果。
在上述两种实现方案中，均需要对接收到的ONU的标识信息和特征数据进行过滤，过滤掉光路没有发生变化的ONU，具体的，可以采用以下几种方式进行过滤：
(1)、将ONU在时间窗内的接收光功率的最大值和最小值之间的差值，与预设的阈值进行对比，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
在该方案中，其含义是采用时间窗内的同一个ONU接收光功率的最大值、最小值间的差值大于或等于专家经验阈值进行过滤，该阈值可以预先进行配置，例如：
RxPowermax-RxPowermin≥RxPowerth；
其中，RxPowermax是时间窗内的ONU接收光功率的最大值，RxPowermin是时间窗内的ONU接收光功率的最小值，RxPowerth是设定的阈值，例如可以默认取值为1dB。
通过上述公式可以将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU 过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
(2)、根据每个ONU在时间窗内出现过的告警发生时间和告警类型，将告警类型不是预设告警类型的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU 的标识信息以及特征数据。
该方案的含义是，预先设定需要的告警类型，在根据每个ONU在时间窗内出现过的告警发生时间和告警类型，将不是设定的预设告警类型的ONU过滤掉，然后剩下第一PON 端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。例如，可以预先设置需要的预设告警类型如：信号丢失(Loss OfSignal，LOSi)、帧丢失(Loss OfFrame，LOFi)。具体实现中，预设的告警类型一般是指示光路发生中断的告警，在该方案中，可以理解， LOFi指的是OLT连续4帧不能定位到某个ONU的上行帧，则产生LOFi告警，同时可以将 ONU下线。LOSi指的是OLT连续4帧不能收到某个ONU发出的上行光，则产生LOSi告警，同时可以将ONU下线。
(3)、将上述的两种方式进行结合，即在采用特征数据中的接收光功率的最大值和最小值的差值与设定阈值进行比较之后，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，将剩余的ONU，再使用预设告警类型进行过滤，最终得到第一 PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
S102：根据每个第一ONU的特征数据，获取第一ONU对应的特征向量；第一ONU 对应的特征向量包括：第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，第一ONU上的告警发生时间和告警类型。
在本步骤中，电子设备在获取到了第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据之后，需要获取每个ONU的特征向量，该特征向量中包括第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，第一ONU 上的告警发生时间和告警类型。在一种具体的实现中。可以针对每个第一ONU，根据预先定义的样本向量，从所述第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成所述第一ONU 对应的特征向量。
其中，所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，包括：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间相对位置、最大值第一次出现的时间相对位置、大于均值的最长连续子序列长度占比、小于均值的最长连续子序列长度占比中的至少两个；其中，所述抖动程度为所述第一时间窗内ONU的接收光功率数据的标准差或平均差，所述抖动次数为ONU的抖动程度大于预设阈值的累计次数，所述断崖程度用于表示ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减到另外一个稳定值的衰减变化大小，所述趋势劣化程度用所述第一时间窗内的接收光功率进行指数加权滑动平均后进行线性拟合的趋势系数表示。
另外，如果所述第一ONU对应的特征向量包括告警事件，则具体包括：告警发生时间以及告警类型。
该方案的含义是，首先定义样本特征向量，也称为样本向量，该样本向量包括：第一 ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征(也称为ONU接收光功率时间序列的特征)：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间、最大值第一次出现的时间、大于均值的最长连续子序列长度、小于均值的最长连续子序列长度中的至少两个；ONU上发生的告警事件：告警发生时间、告警名称；ONU 到OLT的光距：测距(或者也称为测距结果)。其中光功率时间序列提取特征是对一段时间窗内的序列进行分析，需要配置时间长度，比如可以配置为1天。
一种样本向量的具体示意如下：
Figure BDA0001766690830000101
电子设备在获取所有的第一ONU的特征数据之后，采用大数据技术对配置的KPI数据和时间窗进行分析，提取特征数据中的参数，得到每个第一ONU的特征向量。下面对特征向量中的每个参数进行具体说明，具体如下：
a)、抖动程度：图3为本申请提供的ONU的接收光功率的抖动程度的示意图，如图3所示，可知ONU的接收光功率一般情况下变化幅度小，当OLT与ONU间光路发生变化时，会导致OLT设备同一个PON口下挂的多个ONT/ONU接收光功率发生变化。可分别计算时间窗内ONU接收光功率数据的标准差，表示抖动程度。
b)、抖动次数：可通过抖动程度大于某阈值的累计次数，表示抖动次数。
c)、断崖程度：ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减变化到另外一个稳定值，衰减变化大于某阈值，如衰减阈值为3dB。如果衰减程度loss小于阈值，则直接设置为0；如果大于阈值则采用归一化的值。归一化处理方式为(loss-lossmin)/(lossmax-lossmin)，lossmax和lossmin分别为所以ont断崖的最大值和最小值。这里的单位时间可以是一个采集周期，也可以是多个采集周期，单位时间可以根据实际情况进行设置。
d)、趋势劣化程度：图4为本申请提供的ONU的趋势劣化程度的示意图，如图4所示，示出了ONU的劣化程度。电子设备对时间窗内的KPI进行指数加权滑动平均(EWMA)，然后做线性拟合，将趋势系数作为劣化程度。
e)、最小值第一次出现的时间相对位置：时间窗口内ONU的接收光功率最小值第一次出现的时间相对于整个时间序列的相对位置。例如某接收光功率序列是从t0时刻开始，在 t1时刻突降有了一个最大值，序列结束的时间是tn，则最小值第一次出现的时间相对位置＝(t1-t0)/(tn-t0)。
f)、最大值第一次出现的时间相对位置：时间窗口内ONU的接收光功率最大值第一次出现的时间相对于整个时间序列的相对位置。例如某接收光功率序列是从t0时刻开始，在 t1时刻突升有了一个最大值，序列结束的时间是tn，则最大值第一次出现的时间相对位置＝(t1-t0)/(tn-t0)。
g)、大于均值的最长连续子序列长度占比：计算时间窗口内ONU的接收光功率平均值，然后统计大于均值的连续子序列长度，取最长的子序列。例如某接收光功率时间序列中大于均值的最长连续子序列时间跨度为L1，整个序列的时间跨度为L0,则用L1/L0即可得此特征值。
h)、小于均值的最长连续子序列长度占比：计算时间窗口内ONU的接收光功率平均值，然后统计小于均值的连续子序列长度，取最长的子序列。例如某接收光功率时间序列中小于均值的最长连续子序列时间跨度为L2，整个序列的时间跨度为L0，则用L2/L0即可得此特征值。
i)、告警发生时间：也称为告警发生相对时间，ONU产生告警的时间，如二级主干光纤发生故障时，OLT设备同一个PON口下挂的多个ONU在较短时间内都有告警发生。假设告警发生时间为ta1，时间序列开始时间是t0,结束时间为tn，则用(ta1-t0)/(tn-t0)表示此特征值。
j)、告警类型：ONU产生告警的类型，如二级主干光纤发生故障时，OLT设备同一个PON口下挂的多个ONU在近似时间窗内发生关键告警。例如：如果某ONU发生LOSi，LOFi 告警，则此特征值为1，否则为0。
k)、ONU测距：ONU与OLT设备PON口间的距离，可在ONU设备中采集到。测距随时间变化不大，对于一个给定的ONU，可以认为其测距就是序列的平均值。假设此ONU 光测距为Len1，此PON口下所有ONU测距最大的为maxLen,则用Len1/maxLen作为此ONU 测距的特征值。
在按照上述的方式得到每个第一ONU的特征向量之后，对每个ONU的特征向量进行聚类分析，即执行后续过程。
S103：对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取第一PON端口对应的拓扑信息；拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
在二级分光器，或者三级分光器等非一级分光器下，挂接着多个ONU，当非一级光线或者非一级分光器发生异常时候，OLT设备同一个PON端口下的ONU的KPI指标行为具有相似性，例如，图5为本申请提供的ONU的KPI指标的示意图，如图5所示，其中挂接在同一个二级分光器下的ONU的特征数据具备一定的相似性，即KPI具备一定的相似性，因此在得到了每个第一ONU对应的特征向量之后，可以根据特征向量进行聚类分析，以确定哪些个第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
下面以该非一级分光器为二级分光器为例，对该聚类过程进行说明，一般来说，该聚类过程可以采用聚类算法实现，特别是可以采用基于相似度的聚类算法对ONU进行聚类，例如：在该聚类分析过程中，可以采用近邻传播(Affinity Propagation，AP) 聚类算法，详细的实现步骤如下：
a)、将OLT设备的同一PON口下挂的所有的光路发生变化的第一ONU按照步骤S102提取特征向量Xi＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11}，每个第一ONU的特征向量作为一个节点。
b)、节点i与节点j之间的相似度表示为S(i,j)，公式如下所示，即为特征向量之间的欧式距离的负值。S(i,j)值越大表示节点i与节点j越接近，在AP聚类中也即节点j作为节点i的聚类中心的能力。将所有的第一ONU两两计算相似度即可以得到一个相似度矩阵mat-S。如果ONU数量为p，则生成的相似度矩阵mat-S的维度为p*p。
Figure BDA0001766690830000121
其中，N表示特征向量的特征个数；
c)、将相似度矩阵mat-S作为AP聚类的输入，既可以得到一个聚类的结果。聚类结果举例：假设a1,a2,a3,a5,a6为上述的第一PON端口下不同ONU的编号，如果a1,a2,a3之间比较相似，a5,a6比较相似，则聚类的结果会形如{‘簇-1’:[a1,a2,a3],‘簇-2’:[a5,a6]}，即将相似的ONU聚类的一个簇里面。以该非一级分光器为二级分光器为例，聚类结果{‘簇-1’:[a1, a2,a3],‘簇-2’:[a5,a6]}对应到拓扑的意义为，a1,a2,a3在同一个二级分光器下，a5,a6在同一个二级分光器下。
即其他级别的分光器下挂接的ONU同样的可以采用上述方式进行聚类分析，最终得到第一PON端口对应的拓扑信息，拓扑信息包括多组ONU的标识信息，其含义是每一组内的ONU的标识信息对应的ONU挂接在同一个非一级分光器下。
可选的，在执行完上述步骤，电子设备还可以根据得到的PON端口下的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图，并将该ODN网络逻辑拓扑图直接展示给用户，以便用户能够直接的确定ONU的拓扑情况。
本实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法，通过服务器或者终端设备等电子设备获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据，根据每个第一ONU的特征数据，获取每个第一ONU对应的特征向量，对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，拓扑信息包括至少一个非一级分光器挂接的ONU的标识信息，即直接通过对ONU的特征分析，得到ONU 的拓扑信息，简单快捷，并且得到的拓扑信息比较准确，不需要通过人工输入来维护分光器的拓扑信息，减轻人工维护的压力。
由于会存在某些时候一些ONU下线或者运维人员拔插更换ONU导致ODN发生变化的情况，因此该方案还可以对拓扑进行更新，可以通过拓扑更新模块实现，保存一定时间的历史拓扑发现的数据，通过当次新发现的拓扑和历史的几次拓扑进行综合判断，得出更符合实际情况的真实ODN拓扑信息，具体的下面通过一具体实施例进行介绍。
图6为本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法实施例二的流程图，如图6 所示，在上述实施例的基础上，如果第一PON端口下包括两级分光结构，则该ODN的逻辑拓扑信息的获取方法还包括以下步骤：
S201：将第一PON端口对应的至少两次历史聚类过程得到的拓扑信息进行矩阵转换，得到每次历史聚类结果对应的距离矩阵；其中，距离矩阵中的数值表示任两个第一ONU之间的距离。
在本步骤中，电子设备中保存的历史拓扑的数量N-topology可以通过配置设置，如果 N-topology设置为3，即保存两次历史拓扑数据，通过当次拓扑和历史的两次拓扑进行综合分析。
具体进行拓扑更新的方案中，首先，将逻辑拓扑单次聚类结果，即单词的拓扑信息转换成ONU之间的两两距离矩阵。假设某次聚类结果为{‘簇1’:[a1,a2,a3,a4],‘簇2’:[a5,a6,a7,a8]}，其中a1,…,a8为此第一PON口下不同ONU的编号，即a1,a2,a3,a4可能在同一个二级分光器下，a5,a6,a7,a8可能在同一个二级分光器下，也表示为{‘二级分光器 1’:[a1,a2,a3,a4],‘二级分光器2’:[a5,a6,a7,a8]}。将聚类的结果转换为距离矩阵具体如下：
Figure BDA0001766690830000131
矩阵中的0表示相似，1表示不相似。
假设第一个历史拓扑的聚类结果(即拓扑信息)为{‘二级分光器1’:[a1,a3,a4],‘二级分光器2’:[a5,a6,a7,a8]}，则同样的可以转成距离矩阵如下所示：
Figure BDA0001766690830000132
矩阵中的0表示相似，1表示不相似。
假设第二个历史拓扑的聚类结果(即拓扑信息)为{‘二级分光器1’:[a1,a2,a4],‘二级分光器2’:[a5,a6,a7,a8]}，则同样的可以转成距离矩阵如下所示：
矩阵中的0表示相似，1表示不相似。
S202：将第一PON端口对应的至少两次历史聚类结果对应的距离矩阵相加，得到综合距离矩阵。
在本步骤中，可以按照上述步骤的方式，将该第一PON端口对应的多次历史聚类结果，也就是通过实施例一的方案得到的拓扑信息对应的距离矩阵求和，得到一个综合的距离矩阵，具体的，在上述实例中，可以将上面三个距离矩阵相加后得到综合的一个距离矩阵如下：
Figure BDA0001766690830000142
可选的，该方案中还可以对上述的综合的距离矩阵进行修正，以提高聚类结果的准确性，在一种具体的实现方法中，对此矩阵每个元素进行修正，修正方式为设定的阈值th1 则设置为0，否则设置为n。
阈值th1为>＝n*0.6的最小整数。此处n＝3，则阈值为2。即将上方矩阵中小于2 的值设置为0，其他设置为3，则可以得到下面的修正后的矩阵：
Figure BDA0001766690830000151
S203：根据综合距离矩阵，对第一PON端口下光路发生变化的第一ONU采用基于密度的聚类方式进行聚类分析，得到第一PON端口对应的新的拓扑信息。
在本步骤中，得到了综合距离矩阵之后，可以采用基于密度的聚类方法，再次对PON 端口下的光路发生变化的第一ONU进行聚类分析，得到新的聚类结果，也就是新的拓扑信息。
按照前述的实例中得到的综合矩阵，对此矩阵采用基于密度的聚类方法，例如：基于密度的噪声应用空间聚类(Density-Based Spatial Clustering ofApplications withNoise， DBSCAN)，设置邻域距离为th1(上一步骤得出的阈值)，设置邻域最小对象数minPts为3(可以根据实际情况设置为二级分光下最小ont数量)，则可以得到三次聚类结果的综合为{‘二级分光器1’:[a1,a2,a3,a4]，‘二级分光器2’:[a5,a6,a7,a8]}。
该聚类结果表示a1,a2,a3,a4挂接在二级分光器1之下，a5,a6,a7,a8挂接在二级分光器2之下。
在该方案中的DBSCAN聚类原理和步骤如下：
a)，输入：样本集D，邻域半径eps，邻域样本点数最小值minPts。
b)，概念：
邻域：对于D中的任一对象，如果有其他样本点和此对象的欧式距离小于eps，则称其他样本点位于此对象eps邻域内；
核心对象：如果给定对象eps邻域内的样本点数大于等于minPts，则称该对象为核心对象；
直接密度可达：对于D中的两个样本点p,q，如果p在q的eps邻域内，且q是一个核心对象，则称对象p满足从q出发是直接密度可达；
密度可达：对于样本集合D，如果存在一个对象链p1,p2,…,pn,p1＝p,pn＝p,对于pi∈D(1≤i≤n)，pi+1是从pi关于eps和minPts直接密度可达，则对象p是从对象q关于eps 邻域和minPts密度可达；
密度相连：如果存在对象o，使得p和q都是从o关于eps和minPts密度可达，那么对象p 到q是关于eps和minPts密度相连的。
c)聚类步骤
步骤1.判断输入点是否为核心对象。
步骤2：找出核心对象的eps邻域中的所有直接密度可达点。
步骤3：重复步骤1和步骤2直到所有输入点判断完毕。
步骤4：对所有的核心对象的eps邻域内所有的直接密度可达点找到最大密度相连对象集合，合并密度可达对象形成一个簇。
步骤5：重复步骤4，知道所有的核心对象eps邻域都遍历完毕。至此形成的多个簇即是最终的聚类结果。
在上述实施例的基础上，本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法还包括以下步骤：根据第一PON端口对应的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图，并将所述ODN网络逻辑拓扑图进行显示。
图7为本申请提供的一种ODN网络逻辑拓扑图的示意图。如图7所示，聚类得到的拓扑信息生成的ODN网络逻辑拓扑图中表示，该PON端口下连接一级分光器，一级分光器下连接二级分光器1和二级分光器2，PON口下a1,a2,a3,a4四个ONU在同一个二级分光1下挂接，a5,a6,a7,a8四个ONU挂接在同一个二级分光器2下。
本实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法，解决了分支拓扑(如二级拓扑)不可知、分支拓扑(如二级拓扑)的资管系统数据不准，导致故障定位困难，定位时间长，维护成本高的问题。同时可以降低通过人工来维护资管信息带来的成本开销，避免ONT与二级分光器的对应关系经常变动带来的资管信息不准确性；另外，利用拓扑信息，提高远程自动定位率，减少对维护专业工具的依赖，减少设备维护人员的无效上站，提升处理效率，降低维护成本。
图8为本申请提供的装置实施例一的结构示意图，如图8所示，该ODN的逻辑拓扑信息的获取装置10包括：
获取模块11，用于获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及第一时间窗内的特征数据，所述特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，所述告警事件包括告警发生时间和告警类型；
处理模块12，用于根据每个第一ONU的特征数据，获取所述第一ONU对应的特征向量；第一ONU对应的特征向量包括：所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，所述第一ONU上的告警发生时间和告警类型；
所述处理模块12还用于对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，所述拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
本实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取装置，用于执行前述任一方法实施例提供的技术方案，其实现原理和技术效果类似，通过对ONU的特征分析，得到ONU 的拓扑信息，简单快捷，并且得到的拓扑信息比较准确，不需要通过人工输入来维护分光器的拓扑信息。
在上述实施例的基础上，一种具体的实现方式中，所述获取模块11具体用于：
获取所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；
根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
可选的，每个第一ONU的特征数据还包括：测距结果。
可选的，所述获取模块11具体用于：
将ONU在所述第一时间窗内的接收光功率的最大值和最小值之间的差值，与预设的阈值进行对比，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据；
和/或，
根据每个ONU在所述第一时间窗内出现过的告警发生时间和告警类型，将告警类型中不包括预设告警类型的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
可选的，所述处理模块12具体用于：
针对每个第一ONU，从所述第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成所述第一ONU对应的特征向量。
可选的，所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，包括：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间相对位置、最大值第一次出现的时间相对位置、大于均值的最长连续子序列长度占比、小于均值的最长连续子序列长度占比中的至少两个；其中，所述抖动程度为所述第一时间窗内ONU 的接收光功率数据的标准差或平均差，所述抖动次数为ONU的抖动程度大于预设阈值的累计次数，所述断崖程度用于表示ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减到另外一个稳定值的衰减变化大小，所述趋势劣化程度用所述第一时间窗内的接收光功率进行指数加权滑动平均后进行线性拟合的趋势系数表示。
可选的，所述处理模块12具体用于：
根据每个第一ONU对应的特征向量，分别获取任两个第一ONU对应的特征向量之间的相似度矩阵；
将所有相似度矩阵作为聚类算法的输入，得到所述第一PON端口对应的拓扑信息；所述第一PON端口对应的拓扑信息包括多组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于确定组内的第一ONU挂接在同一二级分光器下。
可选的，所述第一PON端口下包括两级分光结构，则所述处理模块12还用于：
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类过程得到的拓扑信息进行矩阵转换，得到每次历史聚类结果对应的距离矩阵；其中，所述距离矩阵中的数值表示任两个第一ONU之间的距离；
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类结果对应的距离矩阵相加，得到综合距离矩阵；
根据所述综合距离矩阵，对所述第一PON端口下光路发生变化的第一ONU采用基于密度的聚类方式进行聚类分析，得到所述第一PON端口对应的新的拓扑信息。
上述任一实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取装置，用于执行前述任一方法实施例提供的技术方案，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
图9为本申请提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取装置实施例二的结构示意图，如图9所示，在上述任一实施例的基础上，该ODN的逻辑拓扑信息的获取装置10还包括：显示模块13；
所述处理模块12还用于根据所述第一PON端口对应的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图；
所述显示模块13用于将所述ODN网络逻辑拓扑图进行显示。
本实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取装置，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
图10为本申请提供的电子设备实施例一的结构示意图，如图10所示，该电子设备具体包括：
存储器、处理器、接收器、显示器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行前述任一方法实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法的技术方案。
本申请还提供一种存储介质，包括：可读存储介质和存储在所述可读存储介质中的计算机程序，所述计算机程序用于实现前述任一方法实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法的技术方案。
本申请还提供一种计算机程序产品，包括：当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行前述任一方法实施例提供的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法的技术方案。
在上述的电子设备的具体实现中，应理解，处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application SpecificIntegrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一可读取存储器中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储器(存储介质)包括：只读存储器(英文：read-only memory，缩写：ROM)、RAM、快闪存储器、硬盘、固态硬盘、磁带(英文：magnetic tape)、软盘(英文：floppydisk)、光盘(英文：optical disc)及其任意组合。

Claims (20)

1.一种光配线网络ODN的逻辑拓扑信息的获取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一无源光纤网络PON端口下光路发生变化的每个第一光网络单元ONU的标识信息以及第一时间窗内的特征数据，所述特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，所述告警事件包括告警发生时间和告警类型；
根据每个第一ONU的特征数据，获取所述第一ONU对应的特征向量；所述第一ONU对应的特征向量包括：所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，所述第一ONU上的告警发生时间和告警类型；
对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，所述拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据，包括：
获取所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；
根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个第一ONU的特征数据还包括：测距结果。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据，包括：
将ONU在所述第一时间窗内的接收光功率的最大值和最小值之间的差值，与预设的阈值进行对比，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据；
和/或，
根据每个ONU在第一时间窗内告警发生时间和告警类型，将告警类型中不包括预设告警类型的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据每个第一ONU的特征数据，获取所述第一ONU对应的特征向量，包括：
针对每个第一ONU，从所述第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成所述第一ONU对应的特征向量。
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，包括：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间相对位置、最大值第一次出现的时间相对位置、大于均值的最长连续子序列长度占比、小于均值的最长连续子序列长度占比中的至少两个；其中，所述抖动程度为所述第一时间窗内ONU的接收光功率数据的标准差或平均差，所述抖动次数为ONU的抖动程度大于预设阈值的累计次数，所述断崖程度用于表示ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减到另外一个稳定值的衰减变化大小，所述趋势劣化程度用所述第一时间窗内的接收光功率进行指数加权滑动平均后进行线性拟合的趋势系数表示。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，包括：
根据每个第一ONU对应的特征向量，分别获取任两个第一ONU对应的特征向量之间的相似度矩阵；
将所有相似度矩阵作为聚类算法的输入，得到所述第一PON端口对应的拓扑信息。
8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述第一PON端口下包括两级分光结构，则所述方法还包括：
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类过程得到的拓扑信息进行矩阵转换，得到每次历史聚类结果对应的距离矩阵；其中，所述距离矩阵中的数值表示任两个第一ONU之间的距离；
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类结果对应的距离矩阵相加，得到综合距离矩阵；
根据所述综合距离矩阵，对所述第一PON端口下光路发生变化的第一ONU采用基于密度的聚类方式进行聚类分析，得到所述第一PON端口对应的新的拓扑信息。
9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述第一PON端口对应的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图；
将所述ODN网络逻辑拓扑图进行显示。
10.一种ODN的逻辑拓扑信息的获取装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一无源光纤网络PON端口下光路发生变化的每个第一光网络单元ONU的标识信息以及第一时间窗内的特征数据，所述特征数据包括接收光功率和告警事件中的至少一种，所述告警事件包括告警发生时间和告警类型；
处理模块，用于根据每个第一ONU的特征数据，获取所述第一ONU对应的特征向量；所述第一ONU对应的特征向量包括：所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，和/或，所述第一ONU上的告警发生时间和告警类型；
所述处理模块还用于对每个第一ONU对应的特征向量进行聚类分析，获取所述第一PON端口对应的拓扑信息，所述拓扑信息包括至少一组第一ONU的标识信息，每组第一ONU的标识信息用于表示组内的第一ONU挂接在同一个非一级分光器下。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于：
获取所述第一PON端口下的每个ONU的标识信息以及特征数据；
根据特征数据，对所述第一PON端口下光路没有发生变化的ONU进行过滤，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，每个第一ONU的特征数据还包括：测距结果。
13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于：
将ONU在所述第一时间窗内的接收光功率的最大值和最小值之间的差值，与预设的阈值进行对比，将接收光功率的最大值和最小值之间的差值小于所述阈值的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据；
和/或，
根据每个ONU在所述第一时间窗内出现过的告警发生时间和告警类型，将告警类型中不包括预设告警类型的ONU过滤掉，得到所述第一PON端口下光路发生变化的每个第一ONU的标识信息以及特征数据。
14.根据权利要求10至13任一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：
针对每个第一ONU，从所述第一ONU的特征数据中提取出需要的特征，组成所述第一ONU对应的特征向量。
15.根据权利要求10至14任一项所述的装置，其特征在于，所述第一ONU的用于表示所述第一时间窗内的接收光功率的变化的特征，包括：抖动程度、抖动次数、断崖程度、趋势劣化程度、最小值第一次出现的时间相对位置、最大值第一次出现的时间相对位置、大于均值的最长连续子序列长度占比、小于均值的最长连续子序列长度占比中的至少两个；其中，所述抖动程度为所述第一时间窗内ONU的接收光功率数据的标准差或平均差，所述抖动次数为ONU的抖动程度大于预设阈值的累计次数，所述断崖程度用于表示ONU的接收光功率在单位时间内从稳定值衰减到另外一个稳定值的衰减变化大小，所述趋势劣化程度用所述第一时间窗内的接收光功率进行指数加权滑动平均后进行线性拟合的趋势系数表示。
16.根据权利要求10至15任一项所述的装置，其特征在于，所述处理模块具体用于：
根据每个第一ONU对应的特征向量，分别获取任两个第一ONU对应的特征向量之间的相似度矩阵；
将所有相似度矩阵作为聚类算法的输入，得到所述第一PON端口对应的拓扑信息。
17.根据权利要求10至16任一项所述的装置，其特征在于，所述第一PON端口下包括两级分光结构，则所述处理模块还用于：
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类过程得到的拓扑信息进行矩阵转换，得到每次历史聚类结果对应的距离矩阵；其中，所述距离矩阵中的数值表示任两个第一ONU之间的距离；
将所述第一PON端口对应的至少两次历史聚类结果对应的距离矩阵相加，得到综合距离矩阵；
根据所述综合距离矩阵，对所述第一PON端口下光路发生变化的第一ONU采用基于密度的聚类方式进行聚类分析，得到所述第一PON端口对应的新的拓扑信息。
18.根据权利要求10至17任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：显示模块；
所述处理模块还用于根据所述第一PON端口对应的拓扑信息生成对应的ODN网络逻辑拓扑图；
所述显示模块用于将所述ODN网络逻辑拓扑图进行显示。
19.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器、接收器、显示器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1至9任一项所述的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法。
20.一种存储介质，其特征在于，包括：可读存储介质和存储在所述可读存储介质中的计算机程序，所述计算机程序用于实现权利要求1至9任一项所述的ODN的逻辑拓扑信息的获取方法。
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