CN113382387A - 一种基于轨道交通lte-m系统信令的网络质量安全评估方法 - Google Patents

一种基于轨道交通lte-m系统信令的网络质量安全评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于轨道交通LTE‑M系统信令的网络质量安全评估方法，以提高轨道交通LTE‑M系统质量安全为目标，在不影响网络正常运行的情况下，采集LTE‑M网络中S1接口的各项数据，从海量数据中筛选有效信令信息。基于筛选后的数据信息，对信令数据进行解析，针对移动通信网络切换成功率、建立成功率、掉线率三个关键性能，通过多性能融合分析，得出网络质量评估参数Q，通过网络质量参数Q与安全算法进行相关分析，得到网络质量安全评估参数ρ，反映了安全对网络质量的影响度。本发明可更加准确直观的反映LTE‑M网络服务质量，得到的结果将有助于改善网络性能。

Description

一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法。
背景技术
城市轨道交通车地通信综合承载系统(Long Term Evolution-Metro,LTE-M)是基于第四代移动通信技术，主要用于承载轨道交通综合业务，优先保障可靠传输CBTC业务，同时能够传输紧急文本下发和列车实时状态，且能提供有效的传输通道给车载视频监控和乘客信息业务以及其他业务。随着LTE-M网络规模的扩大，以及LTE-M承载业务范围的增加，城市轨道交通系统对LTE-M通信质量的要求在日益提高。为了保障LTE-M网络的通信质量、准确地诊断LTE-M网络数据传输故障的原因和位置，缩短城市轨道交通系统联调联试时间，提高系统维护效率，因此对LTE-M S1接口信令监测，准确判断网络情况有重大意义。
发明内容
针对现有网络质量的评价体系只能通过单个网络参数进行简单判断，并不能够将各网络参数进行数据的融合及相关性分析的问题。本发明提供了一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，充分挖掘S1接口数据的特性和相关性，将各种数据关联起来，构建一个全新的LTE-M信令数据采集分析体系。
为了达到上述发明目的，解决其技术问题所采用的技术方案如下：
一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，包括以下步骤：
步骤1：数据收集：在不影响列车车载终端与地面设备正常通信的前提下，采集LTE-M系统S1接口中的通信报文数据，以其作为接口监测系统进行信令监测的数据来源，数据抓取主要针对基站与核心网之间传输的数据包，获得其源IP、目的IP以及数据包大小；
步骤2：对获取的LTE-M信令数据处理：在得到原始数据之后，对这些原始数据进行筛选处理，数据筛选分为两层，第一层是协议筛选，第二层是数据报文筛选，筛选后的数据会以相关数据结构存储在系统中；
步骤3：对筛选后的LTE-M信令数据进行分析：针对移动通信网络切换成功率、建立成功率、掉线率三个关键性能，定义了网络质量参数Q1，Q1的计算公式为：
Q1＝SS1+SE-RAB-L
其中，SS1为S1切换成率，SE-RAB为E-RAB建立成功率，L为掉线率；
S1切换成功率公式为：
Figure BDA0003117729060000021
其中，NS为S1切换成功次数，NP为S1切换准备请求次数；
E-RAB建立成功率公式为：
Figure BDA0003117729060000022
其中，NRE为E-RAB设置响应的成功响应次数，NRT为E-RAB设置响应的请求次数；
掉线率公式为：
Figure BDA0003117729060000023
其中，NRELF为小区异常释放用户总次数，NREL为小区释放用户总次数；
Q1直观反映不同核心网设备的性能和网络的拥塞状况，以此判断网络的服务质量。
进一步的，步骤2中所述协议筛选，首先过滤掉除去SCTP协议之外的协议数据包，不符合协议的信令会被移除。
进一步的，步骤2中所述数据报文筛选，首先对其中的信令消息进行判断，如果是有用的消息，包括数据包的源IP、目的IP、时间、往返时延、信令消息数据则会保留，无用的则被去除。
进一步的，还包括步骤4，通过网络质量参数Q1与安全算法进行相关分析，得到网络质量安全评估参数ρ，反映了安全对网络质量的影响度。
进一步的，步骤4中，定义了一个参数P来表示加密算法(EEA0/EEA1/EEA2/EEA3)和完整性算法(EIA0/EIA1/EIA2/EIA3)的变化，对没有开启加密算法或者完整性算法都定义为0，即初始P值为0，开启EEA1加密算法或者EIA1完整性算法都定义为1，开启EEA2加密算法或者EIA2完整性算法都定义为2，开启EEA3加密算法或者EIA3完整性算法都定义为3；
通过计算安全算法与Q1的相关系数来反应安全算法对网络服务质量影响的大小，使用相关系数来计算Q1和P之间的相关性，计算公式如下：
Figure BDA0003117729060000031
其中，ρQ1，P代表计算所得的相关系数，cov(Q1，P)代表Q1和P的协方差，σQ1σP代表Q1和P的方差的积，|ρQ1，P|越大，相关程度越大；
将筛选后的信令数据用以上公式处理，通过大量数据的计算，不断地纠正误差，以此方法来量化安全算法对网络性能的影响。
本发明由于采用以上技术方案，使之与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：
1、本发明以提高轨道交通LTE-M系统质量安全为目标，在不影响网络正常运行的情况下，采集LTE-M网络中S1接口的各项数据，从海量数据中筛选有效信令信息。基于筛选后的数据信息，对信令数据进行解析，针对移动通信网络切换成功率、建立成功率、掉线率三个关键性能，通过多性能融合分析，得出网络质量评估参数Q，通过网络质量参数Q与安全算法进行相关分析，得到网络质量安全评估参数ρ，反映了安全对网络质量的影响度。本发明可更加准确直观的反映LTE-M网络服务质量，得到的结果将有助于改善网络性能。
2、本发明基于信令大数据的网络质量评估分析系统能够全面地对LTE网络质量进行评估，同时准确突显焦点问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。附图中：
图1是本发明一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法中LTE-M系统S1接口协议图；
图2是本发明一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法中数据筛选流程图；
图3是本发明一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法中部分流程示意图；
图4是本发明一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法的整体流程示意图。
具体实施方式
以下将结合本发明的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述和讨论，显然，这里所描述的仅仅是本发明的一部分实例，并不是全部的实例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图-4所示，本实施例公开了一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，包括以下步骤：
步骤1：对LTE-M S1接口的信令数据进行收集：在不影响列车车载终端与地面设备正常通信的前提下，采集LTE-M系统S1接口中的通信报文数据，以其作为接口监测系统进行信令监测的数据来源，数据抓取主要针对基站与核心网之间传输的数据包，获得其源IP、目的IP以及数据包大小等信息。对于数据解码而言，由于在LTE-M协议中，S1AP协议采用ASN.1编解码，ASN.1是ITU-T的一个标准集，它用来编码及表示通用数据类型，本发明主要使用asn1.c作为主要的解码工具。
步骤2：对获取的LTE-M信令数据处理：主要是对采集到的海量数据进行筛选，筛选后的数据会以相关数据结构存储在系统中，这里的存储结构首先使用了一个单向链表，单向链表只有一个指针域，在整个节点中数据域用来存储数据元素。由于在网络状况分析中使用到了S1切换成功率、E-RAB建立成功率等参数，而这些参数用一条数据包无法计算，因此数据管理模块还会根据时间点来构建新的数据结构。在此阶段，程序将构建一个结构体数组去存储这些新划分的数据单元。其中，在得到原始数据之后，对这些原始数据进行筛选处理，数据筛选分为两层，第一层是协议筛选，首先过滤掉除去SCTP协议之外的协议数据包，不符合协议的信令会被移除。第二层是数据报文筛选，首先对其中的信令消息进行判断，如果是有用的消息，包括数据包的源IP、目的IP、时间、往返时延、信令消息等数据则会保留，无用的则被去除。筛选后的数据会以相关数据结构存储在系统中；
步骤3：对筛选后的LTE-M信令数据进行分析：针对移动通信网络切换成功率、建立成功率、掉线率三个关键性能，定义了网络质量参数Q1，Q1的计算公式为：
Q1＝SS1+SE-RAB-L
其中，SS1为S1切换成率，SE-RAB为E-RAB建立成功率，L为掉线率；
S1切换成功率公式为：
Figure BDA0003117729060000051
其中，NS为S1切换成功次数，NP为S1切换准备请求次数；
E-RAB建立成功率公式为：
Figure BDA0003117729060000061
其中，NRE为E-RAB设置响应的成功响应次数，NRT为E-RAB设置响应的请求次数；
掉线率公式为：
Figure BDA0003117729060000062
其中，NRELF为小区异常释放用户总次数，NREL为小区释放用户总次数；
综上所述，Q1可以直观反映不同核心网设备的性能和网络的拥塞状况，以此判断网络的服务质量。
进一步的，所述网络质量安全评估方法还包括步骤4，通过网络质量参数Q1与安全算法进行相关分析，得到网络质量安全评估参数ρ，反映了安全对网络质量的影响度。具体的，步骤4中，定义了一个参数P来表示加密算法(EEA0/EEA1/EEA2/EEA3)和完整性算法(EIA0/EIA1/EIA2/EIA3)的变化，对没有开启加密算法或者完整性算法都定义为0，即初始P值为0，开启EEA1加密算法或者EIA1完整性算法都定义为1，开启EEA2加密算法或者EIA2完整性算法都定义为2，开启EEA3加密算法或者EIA3完整性算法都定义为3。通过计算安全算法与Q1的相关系数来反应安全算法对网络服务质量影响的大小，使用相关系数来计算Q1和P之间的相关性，计算公式如下：
Figure BDA0003117729060000063
其中，ρQ1，P代表计算所得的相关系数，cov(Q1，P)代表Q1和P的协方差，σQ1σP代表Q1和P的方差的积，|ρQ1,P|越大，相关程度越大；
将筛选后的信令数据用以上公式处理，通过大量数据的计算，不断地纠正误差，以此方法来量化安全算法对网络性能的影响。
本实施例技术效果主要体现在以下方面：基于信令大数据的网络质量评估分析系统能够全面地对LTE网络质量进行评估，同时准确突显焦点问题。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：数据收集：在不影响列车车载终端与地面设备正常通信的前提下，采集LTE-M系统S1接口中的通信报文数据，以其作为接口监测系统进行信令监测的数据来源，数据抓取主要针对基站与核心网之间传输的数据包，获得其源IP、目的IP以及数据包大小；
步骤2：对获取的LTE-M信令数据处理：在得到原始数据之后，对这些原始数据进行筛选处理，数据筛选分为两层，第一层是协议筛选，第二层是数据报文筛选，筛选后的数据会以相关数据结构存储在系统中；
步骤3：对筛选后的LTE-M信令数据进行分析：针对移动通信网络切换成功率、建立成功率、掉线率三个关键性能，定义了网络质量参数Q1，Q1的计算公式为：
Q1＝S61+SE-RAB-L
其中，SS1为S1切换成率，SE-RAB为E-RAB建立成功率，L为掉线率；
S1切换成功率公式为：
Figure FDA0003117729050000011
其中，NS为S1切换成功次数，NP为S1切换准备请求次数；
E-RAB建立成功率公式为：
Figure FDA0003117729050000012
其中，NRE为E-RAB设置响应的成功响应次数，NRT为E-RAB设置响应的请求次数；
掉线率公式为：
Figure FDA0003117729050000021
其中，NRELF为小区异常释放用户总次数，NREL为小区释放用户总次数；
Q1直观反映不同核心网设备的性能和网络的拥塞状况，以此判断网络的服务质量。
2.根据权利要求1所述的一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，其特征在于，步骤2中所述协议筛选，首先过滤掉除去SCTP协议之外的协议数据包，不符合协议的信令会被移除。
3.根据权利要求1所述的一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，其特征在于，步骤2中所述数据报文筛选，首先对其中的信令消息进行判断，如果是有用的消息，包括数据包的源IP、目的IP、时间、往返时延、信令消息数据则会保留，无用的则被去除。
4.根据权利要求1所述的一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，其特征在于，还包括步骤4，通过网络质量参数Q1与安全算法进行相关分析，得到网络质量安全评估参数ρ，反映了安全对网络质量的影响度。
5.根据权利要求4所述的一种基于轨道交通LTE-M系统信令的网络质量安全评估方法，其特征在于，步骤4中，定义了一个参数P来表示加密算法(EEA0/EEA1/EEA2/EEA3)和完整性算法(EIA0/EIA1/EIA2/EIA3)的变化，对没有开启加密算法或者完整性算法都定义为0，即初始P值为0，开启EEA1加密算法或者EIA1完整性算法都定义为1，开启EEA2加密算法或者EIA2完整性算法都定义为2，开启EEA3加密算法或者EIA3完整性算法都定义为3；
通过计算安全算法与Q1的相关系数来反应安全算法对网络服务质量影响的大小，使用相关系数来计算Q1和P之间的相关性，计算公式如下：
Figure FDA0003117729050000022
其中，ρQ1，P代表计算所得的相关系数，cov(Q1，P)代表Q1和P的协方差，σQ1σP代表Q1和P的方差的积，|ρQ1，P|越大，相关程度越大；
将筛选后的信令数据用以上公式处理，通过大量数据的计算，不断地纠正误差，以此方法来量化安全算法对网络性能的影响。
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