JP6728910B2 - 故障検出装置、方法及びシステム - Google Patents
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Description
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット;及び
前記故障データベースを予め記憶するための記憶ユニットであって、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集が含まれ、各故障パラメータ特徴集は、1種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は、前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は、前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、記憶ユニットを含む。
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリング及び記憶するためのモニタリングユニット;
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット;及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む。
時延=時間t内での全ての送信したパケットの時延の平均値 (2)
ノイズレベル=時間t内での全ての受信したパケットのノイズレベルの平均値 (3)
CRCエラー率=(時間t内での受信したパケットのうちの、CRCエラーを有するのパケットの数量/時間t内での受信したパケットの数量)×100% (4)
PRR=(時間t内での再送したパケットの数量/時間t内での送信したパケットの数量)×100% (5)
PDR=(時間t内での送信したパケットのうち、ACK(Acknowledgement、確認)を有するパケットの数量/時間t内での送信したパケットの数量)×100% (6)
そのうち、tは上述の所定期間であり、実際のニーズに応じて決められても良い。
時延i=時間t’内での全ての送信したパケットの時延の平均値 (2)
ノイズレベルi=時間t’内での全ての受信したパケットのノイズレベルの平均値 (3)
CRCエラー率i=(時間t’内での受信したパケットのうち、CRCエラーを有するパケットの数量/時間t’内での受信したパケットの数量)×100% (4)
PRRi=(時間t’内での再送したパケットの数量/時間t’内での送信したパケットの数量)×100% (5)
PDRi=(時間t’内での送信したパケットのうち、ACK(Acknowledgement、確認)を有するパケットの数量/時間t’内での送信したパケットの数量)×100% (6)
そのうち、1≦i≦nである。
STD(RSSI)=標準偏差(RSSI1、RSSI2、…、RSSIn)
Ave(時延)=平均値(時延1、時延2、…、時延n)
STD(時延)=標準偏差(時延1、時延2、…、時延n)
Ave(ノイズレベル)=平均値(ノイズレベル1、ノイズレベル2、…、ノイズレベルn)
STD(ノイズレベル)=標準偏差(ノイズレベル1、ノイズレベル2、…、ノイズレベルn)
Ave(CRCエラー率)=平均値(CRCエラー率1、CRCエラー率2、…、CRCエラー率n)
STD(CRCエラー率)=標準偏差(CRCエラー率1、CRCエラー率2、…、CRCエラー率n)
Ave(PRR)=平均値(PRR1、PRR2、…、PRRn)
STD(PRR)=標準偏差(PRR1、PRR2、…、PRRn)
Ave(PDR)=平均値(PDR1、PDR2、…、PDRn)
STD(PDR)=標準偏差(PDR1、PDR2、…、PDRn)
ここまでは、上述のトレーニングユニット303により、上述の人為的に与えられた故障についてのネットワークトレーニングを完成した。これにより、該故障の故障パラメータ特徴集を次のように得ることができ、即ち、
Metric SetError-j={Mj1(Ave、STD)、Mj2(Ave、STD)、Mj3(Ave、STD)、Mj4(Ave、STD)、Mj5(Ave、STD)、Mj6(Ave、STD)}である。
Mj1=RSSI
Mj2=時延
Mj3=ノイズレベル
Mj4=CRCエラー率
Mj5=PRR
Mj6=PDR
また、トレーニングユニット303は、人為的に与えられた各種類の故障について上述のネットワークトレーニングを行い、各故障の故障パラメータ特徴集を得ることができ、生成ユニット304は、全ての故障の故障パラメータ特徴集を組み合わせることで、次のような故障データベースを得ることができ、即ち、
Error Database={Metric SetError1、Metric SetError2、…、Metric SetError-m}である。
ステップ1001:前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
ステップ1101:所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し;
ステップ1102:前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算し;
ステップ1103:前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
ステップ1201:人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含み;
ステップ1202:全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組みわせることで、故障データベースを生成する。
ステップ1301:複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さく;
ステップ1302:各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し;
ステップ1303:各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し;
ステップ1304:全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として得ることで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得する。
ステップ1401:前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信し;
ステップ1402:前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定する。
ステップ1501:前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し;
ステップ1502:比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について点数を付け;
ステップ1503:故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とする。
ステップ1601:前記ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し;
ステップ1602:前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算し;
ステップ1603:前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する。
ステップ1701:人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行うことで、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含み;
ステップ1702:全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせることで、故障データベースを生成し;
ステップ1703:前記故障データベースを前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する。
ステップ1801:複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さく;
ステップ1802:各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し;
ステップ1803:各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述複数の性能評価指標を計算し;
ステップ1804:全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として計算することで、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得る。
故障検出装置であって、
前記装置は、無線ネットワーク中のノードに用いられ、そのうち、前記装置は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとの比較を行い、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット;及び
予め故障データベースを記憶するための記憶ユニットであって、そのうち、前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は1種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、記憶ユニットを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、更に、
前記ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット;及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニットを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット;及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組みわせて故障データベースを生成し、前記記憶ユニットに記憶するための生成ユニットを含む、装置。
付記3に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定する設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短い、設定モジュール;
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール;及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として計算し、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
付記1に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中の各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴との比較を行うための比較モジュール;
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について点数を付けるための得点モジュール;及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とするための確定モジュールを含む、装置。
付記5に記載の装置であって、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうでない場合、得点として0を付ける、装置。
付記1に記載の装置であって、更に、
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信するための受信ユニットを含む、装置。
故障検出装置であって、
前記装置は、無線ネットワーク中の無線ノードに用いられ、前記装置は、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット;
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット;及び
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニットを含む、装置。
付記8に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット;及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成するための生成ユニットを含み、
前記送信ユニットは、前記故障データベースを、前記無線ネットワーク中での無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する、装置。
付記9に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定する設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは、前記所定期間よりも短い、設定モジュール;
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール;及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標取の平均値及び標準偏差を、該性能評価指標の統計的特徴として算出し、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。
故障検出方法であって、
前記方法は、無線ネットワークに用いられ、前記方法は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することを含み、
前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は1種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含む、方法。
付記11に記載の方法であって、更に、
所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し;及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算することを含む、方法。
付記11に記載の方法であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含み;及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成することを含む、方法。
付記13に記載の方法であって、
前記ネットワークトレーニングは、
複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短く;
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し;及び
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し;及び
全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得ることを含む、方法。
付記11に記載の方法であって、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し;
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について得点を付け;及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とすることを含む、方法。
付記15に記載の方法であって、
比較結果に基づいて各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標に得点を付けることは、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうではない場合、0を付ける、方法。
付記11に記載の方法であって、更に、
前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信することを含む、方法。
Claims (12)
- 無線ネットワーク中の無線ノード又は無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに用いられる故障検出装置であって、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定するための検出ユニット;及び
前記故障データベースを予め記憶するための記憶ユニットを含み、
前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集が含まれ、各故障パラメータ特徴集は1種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含み、
前記検出ユニットは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中の各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較するための比較モジュール;
比較結果に基づいて各故障パラメータ特徴集中の各性能評価指標に点数を付ける得点モジュール;及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とする確定モジュールを含み、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中の対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ前記故障パラメータ特徴集中の対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中の対応する性能評価指標に得点として1を付け、そうでな場合、0を付ける、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、更に、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット;及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニットを含む、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型についてネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、該故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット;及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせて故障データベースを生成し、前記記憶ユニットに記憶させるための生成ユニットを含む、装置。 - 請求項3に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定するための設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さい、設定モジュール;
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール;及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での前記複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。 - 請求項1に記載の装置であって、更に、
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信するための受信ユニットを含む、装置。 - 無線ネットワーク中の無線ノードに用いられる故障検出装置であって、
前記無線ノードの所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶するためのモニタリングユニット;
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算するための計算ユニット;
前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信するための送信ユニット;
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型についてネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るためのトレーニングユニットであって、各故障パラメータ特徴集は複数の性能評価指標の統計的特徴を含む、トレーニングユニット;及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成するための生成ユニットを含み、
前記送信ユニットは、前記故障データベースを前記無線ネットワーク中の無線ゲートウェイ又はアクセスポイントに送信する、装置。 - 請求項6に記載の装置であって、
前記トレーニングユニットは、
複数のトレーニング周期を設定するための設定モジュールであって、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも小さい、設定モジュール;
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態を統計により得るための統計モジュール;及び
各トレーニング周期内での前記無線ノードのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での前記複数の性能評価指標を計算し、全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得るための計算モジュールを含む、装置。 - 故障検出方法であって、
前記方法は、無線ネットワークに用いられ、前記方法は、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することを含み、
前記故障データベースには複数の故障パラメータ特徴集を含み、各故障パラメータ特徴集は1種類の故障類型に対応し、各故障パラメータ特徴集は前記複数の性能評価指標に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴を含み、各性能評価指標の統計的特徴は前記性能評価指標の平均値及び標準偏差を含み、
前記無線ネットワークの所定期間内での複数の性能評価指標と、予め記憶された故障データベースとを比較し、比較結果に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型を確定することは、
前記所定期間内での複数の性能評価指標と、前記故障データベース中での各故障パラメータ特徴集に対応する複数の性能評価指標の統計的特徴とを比較し;
比較結果に基づいて、各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標について得点を付け;及び
各故障パラメータ特徴集のうちの全ての性能評価指標の総得点が検出閾値よりも大きい故障パラメータ特徴集に対応する故障類型を前記無線ネットワークの前記所定期間内での故障類型とすることを含み、
比較結果に基づいて各故障パラメータ特徴集中での各性能評価指標に得点を付けることは、
各性能評価指標について、前記所定期間内での性能評価指標が前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との差以上であり、且つ前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標の平均値と標準偏差との和以下である場合、前記得点モジュールは、前記故障パラメータ特徴集中での対応する性能評価指標について得点として1を付け、そうではない場合、0を付ける、方法。 - 請求項8に記載の方法であって、更に、
所定期間内でのパケット送受信状態をリアルタイムでモニタリングして記憶し;及び
前記所定期間内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標を計算することを含む、方法。 - 請求項8に記載の方法であって、更に、
人為的に前記無線ネットワークに与えられた各種類の故障類型について、ネットワークトレーニングを行い、各種類の故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を取得し、該故障パラメータ特徴集は、複数の性能評価指標の統計的特徴を含み;及び
全ての故障類型に対応する故障パラメータ特徴集の複数の性能評価指標の統計的特徴を組み合わせ、故障データベースを生成することを含む、方法。 - 請求項10に記載の方法であって、
前記ネットワークトレーニングは、
複数のトレーニング周期を設定し、各トレーニング周期の長さは前記所定期間よりも短く;
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態を統計により取得し;及び
各トレーニング周期内でのパケット送受信状態に基づいて、前記無線ネットワークの該トレーニング周期内での上述の複数の性能評価指標を計算し;及び
全てのトレーニング周期内での各性能評価指標の平均値及び標準偏差を該性能評価指標の統計的特徴とし、前記故障類型に対応する故障パラメータ特徴集を得ることを含む、方法。 - 請求項8に記載の方法であって、更に、
前記無線ネットワーク中での無線ノードが送信した前記無線ネットワークの前記所定期間内での複数の性能評価指標及び前記故障データベースを受信することを含む、方法。
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