JP7174832B2 - Ｏｄｎ論理トポロジ情報を取得するための方法および装置、デバイス、ならびに記憶媒体 - Google Patents

Ｏｄｎ論理トポロジ情報を取得するための方法および装置、デバイス、ならびに記憶媒体 Download PDF

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Description

本出願は、光ネットワーク技術に関し、詳細には、光分配ネットワーク（Optical Distribution Network、ODN）論理トポロジ情報を取得するための方法および装置、デバイス、ならびに記憶媒体に関する。
図1は、受動光ネットワークシステムの概略的なアーキテクチャ図である。図1に示されるように、受動光ネットワーク（Passive Optical Network、PON）ネットワークシステムは、光回線端末（Optical Line Terminal、OLT）と、受動光デバイスを含む光分配ネットワーク（Optical Distribution Network、ODN）と、ユーザエンドにある光ネットワークユニット（Optical Network Unit、ONU）とを主に備え、ポイント・ツー・マルチポイント・ツリー型のトポロジ構造を通常使用する。図1に示されるように、次が判定され得る。（1）すべてのONUがOLTのPONポートに接続されている、つまり、ONUとPONポートとの間に特定のトポロジ関係がある。（2）特定の実装形態では、ONUが、レベル1光スプリッタ（optical splitter）および／またはレベル2光スプリッタ（optical splitter）を介してPONポートに接続される場合があり、ONUとレベル2光スプリッタとの間に特定のトポロジ関係がある。ツリー型のトポロジ構造は、ONUとPONポートとのトポロジ情報、およびONUとレベル2光スプリッタとのトポロジ情報を少なくとも含む。
現在の家庭用ブロードバンドの障害処理の際には、障害が特定される必要がある。OLT、ONT、およびODNによって導入される障害は、比較的高い割合を占める。しかしながら、PONネットワーク障害のシナリオは複雑であり、回線が長い。したがって、PONネットワークトポロジ情報に基づいて障害が特定される必要がある。現在、トポロジ情報を取得することの一般的に使用される方式は次を含む。（1）OLTのPONポートに接続されるすべてのONUのトポロジ情報について、OLTのものであり、かつONUが属するPONポートがPPPoEなどを使用することにより判定され得、これにより対応するトポロジ情報が取得される。（2）特定の分岐ファイバ／光スプリッタに接続されたONUのトポロジ情報が、手動入力によって維持される。
しかしながら、PONネットワーク障害の運用および保守プロセスでは、ライブネットワークにおけるONUと分岐ファイバ／光スプリッタとの間の対応関係がしばしば変化し、手動入力によって分岐ファイバ／光スプリッタのトポロジ情報を維持することは比較的面倒であり、トポロジ情報は多くの場合不正確である。
本出願は、PONネットワーク障害の運用および保守プロセスでは、ライブネットワークにおけるONUと分岐ファイバ／光スプリッタとの間の対応関係がしばしば変化し、手動入力によって分岐ファイバ／光スプリッタのトポロジ情報を維持することは比較的面倒であり、トポロジ情報は多くの場合不正確であるという現在の課題を解決するために、ODN論理トポロジ情報を取得するための方法および装置、デバイス、ならびに記憶媒体を提供する。
第1の態様によれば、本出願は、ODN論理トポロジ情報を取得するための方法を提供する。本方法は、
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報と、第1の時間窓における第1のONUの特徴データとを取得するステップであって、特徴データが、受信光電力およびアラームイベントのうちの少なくとも一方を含み、アラームイベントが、アラーム発生時間およびアラームタイプを含む、ステップと、
各第1のONUの特徴データに基づいて、第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得するステップであって、第1のONUに対応する特徴ベクトルが、第1の時間窓における受信光電力の変化ならびに／または第1のONUのアラーム発生時間およびアラームタイプを示すために使用される第1のONUの特徴を含む、ステップと、
第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行するステップであって、トポロジ情報が、少なくとも1グループの第1のONUの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、グループにおける第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されることを示すために使用される、ステップと
を含む。
本解決策では、ONUトポロジ情報はONU特徴を分析することによって取得される。これは簡素かつ好都合である。加えて、取得されたトポロジ情報は比較的正確であり、光スプリッタのトポロジ情報を維持するために手動入力が必要とされない。
上述の解決策の特定の実装形態では、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するステップが、
第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得するステップと、
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するステップと
を含む。
本解決策では、技術的解決策を実行する電子デバイス（例えば、サーバ）が第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得する方式は、第1のPONポートに接続された各ONUのものであり、かつデータ収集デバイスによって報告される識別情報および特徴データを受信するステップであってもよいし、第1のPONポートに接続された各ONUのものであり、かつOLTによって報告される識別情報および特徴データを受信するステップであってもよいし、データ収集デバイスまたはOLTから各ONUの識別情報および特徴データを能動的に取得するステップであってもよい。このことは本解決策において限定されない。
場合により、各第1のONUの特徴データは距離測定結果をさらに含む。
上述の解決策の別の特定の実装形態では、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するステップが、
第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差を事前設定閾値と比較し、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が閾値よりも小さいONUをフィルタリングして除外するステップ、ならびに／または
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、第1の時間窓における各ONUのアラーム発生時間およびアラームタイプに基づいて、アラームタイプが事前設定アラームタイプを含まないONUをフィルタリングして除外するステップ
を含む。
本解決策の実装形態では、フィルタリングは、受信光電力の最大値と最小値との間の差を閾値と独立して比較することによって実行されてもよいし、フィルタリングは、事前設定アラームタイプを使用して独立して実行されてもよいし、上述の2つの解決策が組み合わされてもよい、つまり、フィルタリングが事前設定アラームタイプに基づいてまず実行され、次にフィルタリングが受信光電力の最大値と最小値との間の差を閾値と比較することによって実行される、またはフィルタリングが、受信光電力の最大値と最小値との間の差を閾値と比較することによってまず実行され、次にフィルタリングが事前設定アラームタイプに基づいて実行される。このことは本解決策において限定されない。
上述の解決策の特定の実装形態では、各第1のONUの特徴データに基づいて、各第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得するステップが、
第1のONUに対応する特徴ベクトルを形成するために、各第1のONUについて、第1のONUの特徴データから必要とされる特徴を抽出するステップ
を含む。
本解決策の特定の実装形態では、標本ベクトルが事前設定されてもよく、標本ベクトルが後続のクラスタリングに必要とされる特徴を含む。次に、必要とされる特徴が、第1のONUに対応する特徴ベクトルを形成するために、標本ベクトルを使用することにより第1のONUの特徴データから抽出される、または必要とされる特徴が、第1のONUに対応する特徴ベクトルを形成するために、第1のONUの特徴データから直接抽出されてもよい。このことは本解決策において限定されない。
場合により、第1の時間窓における受信光電力の変化を示すために使用される第1のONUの特徴が、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含み、ジッタの程度が、第1の時間窓におけるONUの受信光電力のデータの標準偏差または平均偏差であり、ジッタの数が、ONUのジッタの程度が事前設定閾値よりも大きい累積回数であり、クリフの程度が、ONUの受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示すために使用され、トレンド劣化の程度が、第1の時間窓における受信光電力に対して指数加重移動平均が実行された後に直線当てはめによって取得されたトレンド係数によって示される。
本解決策の別の特定の実装形態では、第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行するステップが、
各第1のONUに対応する特徴ベクトルに基づいて、任意の2つの第1のONUに対応する特徴ベクトル間の類似度行列を取得するステップと、
第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、クラスタリングアルゴリズムの入力としてすべての類似度行列を使用するステップと
を含む。
本解決策の別の特定の実装形態では、第1のPONポートが2レベルの光分割構造を備える場合、本方法は、
各過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリングプロセスにおいて取得されたトポロジ情報に対して行列変換を実行するステップであって、距離行列における値が、任意の2つの第1のONU間の距離を表す、ステップと、
包括的な距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を追加するステップと、
第1のPONポートに対応する新しいトポロジ情報を取得するために、包括的な距離行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方式において、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する第1のONUに対してクラスタ分析を実行するステップと
をさらに含む。
本解決策では、取得されたトポロジ情報の精度が、いくつかの過去のクラスタリング結果を包括的に分析することによりさらに改善され得る。
上述の実装形態のいずれか1つに基づいて、本方法は、
第1のPONポートに対応するトポロジ情報に基づいて、対応するODN論理トポロジ図を生成するステップと、
ODN論理トポロジ図を表示するステップと
をさらに含む。
第2の態様によれば、本出願は、ODN論理トポロジ情報を取得するための装置を提供する。本装置は、
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報と、第1の時間窓における第1のONUの特徴データとを取得し、特徴データが、受信光電力およびアラームイベントのうちの少なくとも一方を含み、アラームイベントが、アラーム発生時間およびアラームタイプを含む、ように構成される、取得モジュールと、
各第1のONUの特徴データに基づいて、第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得し、第1のONUに対応する特徴ベクトルが、第1の時間窓における受信光電力の変化ならびに／または第1のONUのアラーム発生時間およびアラームタイプを示すために使用される第1のONUの特徴を含む、ように構成される、処理モジュールであって、
処理モジュールが、第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行し、トポロジ情報が、少なくとも1グループの第1のONUの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、グループにおける第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されることを示すために使用される、ようにさらに構成される、処理モジュールと
を備える。
場合により、取得モジュールが、
第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得し、
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外する、
ように特に構成される。
場合により、各第1のONUの特徴データは距離測定結果をさらに含む。
場合により、取得モジュールが、
第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差を事前設定閾値と比較し、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が閾値よりも小さいONUをフィルタリングして除外する、ならびに／または
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、第1の時間窓における各ONUのアラーム発生時間およびアラームタイプに基づいて、アラームタイプが事前設定アラームタイプを含まないONUをフィルタリングして除外する、
ように特に構成される。
場合により、処理モジュールが、
第1のONUに対応する特徴ベクトルを形成するために、各第1のONUについて、第1のONUの特徴データから必要とされる特徴を抽出する、
ように特に構成される。
場合により、第1の時間窓における受信光電力の変化を示すために使用される第1のONUの特徴が、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含み、ジッタの程度が、第1の時間窓におけるONUの受信光電力のデータの標準偏差または平均偏差であり、ジッタの数が、ONUのジッタの程度が事前設定閾値よりも大きい累積回数であり、クリフの程度が、ONUの受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示すために使用され、トレンド劣化の程度が、第1の時間窓における受信光電力に対して指数加重移動平均が実行された後に直線当てはめによって取得されたトレンド係数によって示される。
場合により、処理モジュールが、
各第1のONUに対応する特徴ベクトルに基づいて、任意の2つの第1のONUに対応する特徴ベクトル間の類似度行列を取得し、
第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、クラスタリングアルゴリズムの入力としてすべての類似度行列を使用する、
ように特に構成される。
場合により、第1のPONポートが2レベルの光分割構造を備える場合、処理モジュールが、
各過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリングプロセスにおいて取得されたトポロジ情報に対して行列変換を実行し、距離行列における値が、任意の2つの第1のONU間の距離を表し、
包括的な距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を追加し、
第1のPONポートに対応する新しいトポロジ情報を取得するために、包括的な距離行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方式において、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する第1のONUに対してクラスタ分析を実行する、
ようにさらに構成される。
場合により、本装置は表示モジュールをさらに備える。
処理モジュールは、第1のPONポートに対応するトポロジ情報に基づいて、対応するODN論理トポロジ図を生成するようにさらに構成される。
表示モジュールは、ODN論理トポロジ図を表示するように構成される。
第3の態様によれば、本出願は、メモリと、プロセッサと、受信機と、ディスプレイと、コンピュータプログラムとを備える電子デバイスを提供する。コンピュータプログラムがメモリに格納され、プロセッサが、第1の態様または第1の態様の可能な実装形態のいずれか1つによるODN論理トポロジ情報を取得するための方法を実行するためにコンピュータプログラムを実行する。
第4の態様によれば、本出願は、読み取り可能な記憶媒体と、読み取り可能な記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムとを含む記憶媒体を提供する。コンピュータプログラムは、第1の態様または第1の態様の可能な実装形態のいずれか1つによるODN論理トポロジ情報を取得するための方法を実施するように構成される。
本出願で提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための方法および装置、デバイス、ならびに記憶媒体によれば、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データが取得され、各第1のONUに対応する特徴ベクトルが、各第1のONUの特徴データに基づいて取得され、クラスタ分析が、第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対して実行され、トポロジ情報が、非レベル1光スプリッタに接続された少なくとも1つのONUの識別情報を含む。具体的には、ONUトポロジ情報は、ONU特徴を分析することによって直接取得される。これは簡素かつ好都合である。加えて、取得されたトポロジ情報は比較的正確であり、手動保守負担を低減するために、光スプリッタのトポロジ情報を維持するために手動入力が必要とされない。
受動光ネットワークシステムの概略的なアーキテクチャ図である。 本出願によるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の実施形態1のフローチャートである。 本出願によるONUの受信光電力のジッタの程度の概略図である。 本出願によるONUのトレンド劣化の程度の概略図である。 本出願によるONUのKPIの概略図である。 本出願によるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の実施形態2のフローチャートである。 本出願によるODN論理トポロジ図の概略図である。 本出願による装置の実施形態1の概略的な構成図である。 本出願によるODN論理トポロジ情報を取得するための装置の実施形態2の概略的な構成図である。 本出願による電子デバイスの実施形態1の概略的な構成図である。
現在提供されているODNトポロジ検出解決策では、光回線端末（Optical Line Terminal、OLT）の受動光ネットワーク（Passive Optical Network、PON）ポートに接続されるすべての光ネットワークユニット（Optical Network Unit、ONU）のトポロジ情報について、OLTのものであり、かつONUが属するPONポートは、PPPoEを使用することにより判定され得る。トポロジ情報は正確である。特定の分岐ファイバ／光スプリッタに接続されたいくつかのONUのトポロジ情報は、手動入力によって維持される。PONネットワーク障害の運用および保守プロセスでは、ライブネットワークにおけるONUと分岐ファイバ／光スプリッタとの間の対応関係がしばしば変化し、手動入力によって分岐ファイバ／光スプリッタのトポロジ情報を維持することは比較的面倒であり、トポロジ情報は多くの場合不正確である。
上述の既存の課題を解決するために、本出願は、ODN論理トポロジ情報を取得するための方法を提供し、本方法は、電子デバイスに適用され得る。電子デバイスは、ネットワークサーバであってもよいし、ネットワークトポロジ情報を取得するように構成された特に配置されたサーバであってもよいし、データ分析処理を実行し得るコンピュータなどの端末デバイスであってもよいし、サーバまたはデバイス内のソフトウェアモジュールであってもよい。このことは本解決策において限定されない。ODN論理トポロジ検出システムが、サーバや端末装置などに実装されているか、ソフトウェアモジュールを使用することにより電子デバイスに実装されているかにかかわらず、ODN論理トポロジ検出システムは、要とされるトポロジ情報を取得するために次のモジュール、すなわち、（1）特徴データ収集および記憶モジュールと、（2）ONU特徴マイニングモジュールと、（3）必クラスタ分析モジュールとを主に備える。場合により、ODN論理トポロジ検出システムは、トポロジ更新機能モジュールをさらに備え得る。
本出願の技術的解決策では、大量のデバイスデータ指標が収集され、デバイスの稼働中にデータ指標の主要パラメータ特徴をマイニングするために、ビッグデータ技術が使用される。ONUグループの動作の整合性機能が十分に使用され、これにより、ODN論理トポロジの自動学習および増分検出のアルゴリズムモデルが確立され、分岐トポロジ情報を徐々に検出するために、オンラインで適用される。
以下、いくつかの特定の実施形態を使用することによって、本出願で提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための方法を説明する。技術的解決策が適用されるPONネットワークシステムは、複数のOLTを含む。各OLTがPONポートを設けられ、すべてのONUがPONポートに接続される。ONUは、レベル1光スプリッタを使用することによって、光分割方式で接続され得る。あるいは、ONUは、レベル1光スプリッタに接続された複数のレベル2光スプリッタを使用することによって、光分割方式で接続され得る。あるいは、ONUは、レベル2光スプリッタに接続されたレベル3光スプリッタを使用することによって、光分割方式で接続され得る。他の場合が類推によって得られ得る。PONネットワークシステムでは、光分割レベルの数が制限されておらず、ONUを接続するために実際のアプリケーション要件に基づいて様々なレベルの光スプリッタが構成され得る。
ODN論理トポロジ情報を取得するための方法の特定の実装形態では、ONUにおいて収集されるデータは、ONUの受信光電力、送信光電力、バイアス電流、距離測定結果などを含む。OLTに接続された各ONUのアラーム発生時間、アラームタイプなどは、OLTデバイスから取得される。本解決策の実装形態では、ONUの受信光電力が、分析のための重要性能指標（Key Performance Indicator、KPI）として選択され得る。
上述の説明に加えて、本解決策では、ONUはすべての光ネットワークユニットを含み、例えば、光ネットワーク端末（Optical Network Terminal、ONT）、マルチテナントユニット（Multiple Tenant Unit、MTU）、集合住宅ユニット（Multiple Dwelling Unit、MDU）などを含むことをさらに理解されたい。
図2は、本出願によるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の実施形態1のフローチャートである。図2に示されるように、ODN論理トポロジ情報を取得するための方法は、次のステップを特に含む。
S101：第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報と、第1の時間窓における第1のONUの特徴データとを取得する。
このステップでは、このステップは、電子デバイスにおけるデータ収集モジュールおよび記憶モジュールによって通常実装される。
PONネットワークシステムの運用および保守プロセスでは、解決策を実行する電子デバイスは、各PONポート上で各ONUの特徴データを継続的に取得する必要がある。特定のONUを識別するためには、異なるONUの識別情報も同時に取得される必要がある。本解決策では、データ収集および処理分析がPONポート（つまり、第1のPONポート）で実行される例を使用することにより解決策が説明される。
第1の時間窓におけるONUの特徴データは、受信光電力およびアラームイベントの少なくとも一方を含み、アラームイベントは、アラーム発生時間およびアラームタイプを含む。ここでの第1の時間窓は、実際の状況に基づいて設定されてよく、本明細書において限定されない。
通常、PONポートに接続され、かつ光路が変化するすべての第1のONUの識別情報および特徴データを取得する方式は、第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得するステップと、次いで第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するステップとである。本解決策の特定の実装形態では、少なくとも次の2つの方式が含まれる。
第1の実装形態では、第1のPONポートに接続された各ONUのものであり、かつデータ収集デバイスによって送信された識別情報および特徴データが受信され、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUがフィルタリングして除外される。
データ収集デバイスとも呼ばれるデータ収集プラットフォームが、データを収集するために特に配置され得る。実行中のプロセスでは、ONUはONUの特徴データをデータ収集デバイスに定期的に報告する。報告期間は、実際の状況に基づいて構成されてもよく、例えば、報告期間は5分である。データ収集デバイスは、第1のPONポート上でONUによって報告された特徴データを受信し、それに応じて、ONUの識別情報に基づいて特徴データを格納する。ここでの特徴データは、後続の分析プロセスにおけるトポロジ学習を容易にするために、ONUの受信光電力、アラームイベント、距離測定結果などのデータを含み得る。
すべてのONUの識別情報および特徴データを取得した後、データ収集デバイスは、解決策における実行体にデータを報告する、つまり、電子デバイスにデータを報告する。データを処理するプロセスにおいて、電子デバイスは、光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するために特徴データに基づいて第1のPONポート上でONUをフィルタリングし、光路が変化するすべての第1のONUの識別情報および特徴データのみを残す。
場合により、解決策の特定の実装形態では、データ収集デバイスは、代替的に、光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するために、特徴データに基づいて第1のPONポート上でONUを選抜し、光路が変化する第1のONUの識別情報および特徴データのみを残し、次に光路が変化する第1のONUの識別情報および特徴データを電子デバイスに報告し得る。このことは本解決策において限定されない。
第2の実装形態では、第1のPONポートに接続された各ONUのものであり、かつ第1のOLTによって送信された識別情報および特徴データが受信され、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUがフィルタリングして除外される。
本解決策では、データ収集デバイスを特に配置する必要はない。ONUは、特徴データをOLTに定期的に報告することができ、次いで、OLTは、処理および分析のために、ONUの取得された識別情報および対応する特徴データを定期的に電子デバイスに報告する。報告期間は、実際の状況に基づいて構成されてもよく、例えば、報告期間は15分である。
同様に、本解決策では、ONUの識別情報および対応する特徴データを取得した後、OLTは光路が変化しないONUをフィルタリングして除外し、次いで光路が変化する第1のONUの識別情報および特徴データを取得し、光路が変化する第1のONUの識別情報および特徴データを、データ分析およびトポロジ学習を行う電子デバイスに報告し得る。
あるいは、ONUの識別情報および対応する特徴データを取得した後、OLTは、光路が変化する第1のONUの識別情報および特徴データを直接報告することができる。第1のPONポート上でONUの識別情報および対応する特徴データを受信した後、電子デバイスは、光路が変化しないONUをフィルタリングして除外し、次いで光路が変化する第1のONUの識別情報および特徴データを取得する。
上述の解決策の特定の実装形態では、各第1のONUの特徴データは距離測定結果をさらに含み得る。
上述の2つの実装形態解決策では、光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するために、ONUの受信された識別情報および特徴データがフィルタリングされる必要がある。具体的には、フィルタリングは次の方式で実行され得る。
（1）第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差が事前設定閾値と比較され、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が閾値よりも小さいONUがフィルタリングして除外される。
本解決策では、第1の時間窓における同じONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差であり、かつ専門家の経験的な閾値以上である差を使用することによりフィルタリングが実行されることを意味する。例えば、閾値は次のように事前設定され得る。
RxPowermax－RxPowermin≧RxPowerth
上式で、RxPowermaxは第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値であり、RxPowerminは第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最小値であり、RxPowerthは指定された閾値であり、例えば、デフォルトでは1dBに設定され得る。
上式によれば、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が閾値よりも小さいONUがフィルタリングして除外される。
（2）第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、アラームタイプが事前設定アラームタイプではないONUが、第1の時間窓における各ONUのアラーム発生時間およびアラームタイプに基づいてフィルタリングして除外される。
本解決策では、このことは、必要とされるアラームタイプが事前設定され、指定された事前設定アラームタイプではないONUが、第1の時間窓における各ONUのアラーム発生時間およびアラームタイプに基づいてフィルタリングして除外され、そして第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データが残ることを意味する。例えば、信号の喪失（Loss Of Signal、LOS）またはフレームの喪失（Loss Of Frame、LOF）などの必要とされる事前設定アラームタイプが事前設定され得る。特定の実装形態では、事前設定アラームタイプは、通常、光路が遮られたことを示すアラームである。本解決策では、LOFは、OLTが4つの連続するフレームでONUのアップストリームフレームを特定することができない場合、OLTがLOFアラームを発生し、ONUを切断し得ることを示すと理解され得る。LOSは、OLTがONUによって送信されたアップストリーム光信号を4つの連続するフレームで受信できない場合、OLTがLOSアラームを発生し、ONUを切断し得ることを示す。
（3）上述の2つの方式が組み合わされる。具体的には、特徴データにおける受信光電力の最大値と最小値との間の差が指定された閾値と比較された後、受信光電力の最大値と最小値との間の差が閾値よりも小さいONUがフィルタリングして除外され、次いで第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを最終的に取得するために、残りのONUが事前設定アラームタイプを使用することによりフィルタリングされる。
S102：各第1のONUの特徴データに基づいて、第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得し、第1のONUに対応する特徴ベクトルが、第1の時間窓における受信光電力の変化ならびに／または第1のONUのアラーム発生時間およびアラームタイプを示すために使用される第1のONUの特徴を含む。
このステップでは、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得した後、電子デバイスは、各ONUの特徴ベクトルを取得する必要がある。特徴ベクトルは、第1の時間窓における受信光電力の変化ならびに／または第1のONUのアラーム発生時間およびアラームタイプを示すために使用される第1のONUの特徴を含む。特定の実装形態では、第1のONUに対応する特徴ベクトルを形成するために、各第1のONUについて、必要とされる特徴が、事前定義された標本ベクトルに基づいて第1のONUの特徴データから抽出され得る。
第1の時間窓における受信光電力の変化を示すために使用される第1のONUの特徴が、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含み、ジッタの程度が、第1の時間窓におけるONUの受信光電力のデータの標準偏差または平均偏差であり、ジッタの数が、ONUのジッタの程度が事前設定閾値よりも大きい累積回数であり、クリフの程度が、ONUの受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示すために使用され、トレンド劣化の程度が、第1の時間窓における受信光電力に対して指数加重移動平均が実行された後に直線当てはめによって取得されたトレンド係数によって示される。
加えて、第1のONUに対応する特徴ベクトルがアラームイベントを含む場合、特徴ベクトルはアラーム発生時間およびアラームタイプを特に含む。
本解決策では、このことは、標本特徴ベクトルがまず定義され、標本ベクトルとも呼ばれることを意味する。標本ベクトルは、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含む、第1のONUのものであり、かつ第1の時間窓における受信光電力の変化を示すために使用される特徴（ONUの受信光電力の時間シーケンスの特徴とも呼ばれる）と、アラーム発生時間およびアラームタイプを含むアラームイベントと、測定距離（距離測定結果とも呼ばれる）を含むONUとOLTとの間の光学的距離とを含む。光電力の時間シーケンスの機能は、時間窓におけるシーケンスを分析することであり、時間の長さが構成される必要があり、例えば、1日として構成され得る。
標本ベクトルは次のように特に示される。
Figure 0007174832000001
すべての第1のONUの特徴データを取得した後、電子デバイスは、ビッグデータ技術を使用することにより、構成されたKPIデータおよび構成された時間窓を分析し、各第1のONUの特徴ベクトルを取得するために特徴データからパラメータを抽出する。特徴ベクトルにおける各パラメータが以下で具体的に説明される。詳細は次のとおりである。
（a）ジッタの程度：図3は、本出願によるONUの受信光電力のジッタの程度の概略図である。図3に示されるように、ONUの受信光電力は通常わずかに変化することが分かる。OLTとONUとの間の光路が変化すると、OLTデバイスの同じPONポートに接続された複数のONT／ONUの受信光電力が変化する。時間窓におけるONUの受信光電力のデータの標準偏差が、ジッタの程度を表すために個別に計算され得る。
（b）ジッタの数：ジッタの数を表すために、ジッタの程度が閾値よりも大きい累積回数が使用され得る。
（c）クリフの程度：クリフの程度は、ONUの受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示す。減衰の変化は閾値よりも大きく、例えば、減衰の閾値は3dBである。減衰の程度、つまり損失が閾値よりも小さい場合、減衰の程度は直接0に設定される。減衰の程度が閾値よりも大きい場合は、正規化された値が使用される。正規化された処理モードは（loss－lossmin）／（lossmax－lossmin）であり、lossmaxおよびlossminは、それぞれONUのクリフの最大値および最小値である。ここでの単位時間は、1回の収集期間でも複数の収集期間でもよく、単位時間は実際の状況に基づいて設定され得る。
（d）トレンド劣化の程度：図4は、本出願によるONUのトレンド劣化の程度の概略図である。図4はONUの劣化の程度を示している。電子デバイスは、第1の時間窓におけるKPIに対して指数加重移動平均（EWMA）を実行し、次に直線当てはめを実行し、劣化の程度としてトレンド係数を使用する。
（e）最小値が初めて現れる時間の相対位置：相対位置は、時間シーケンス全体に対する、第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最小値が初めて現れる時間の相対位置である。例えば、受信光電力のシーケンスは、瞬間t0から始まり、急激な減少の間に瞬間t1において最大値があり、シーケンスが終了する時間はtnである。この場合、最小値が初めて現れる時間の相対位置は、（t1－t0）／（tnーt0）に等しい。
（f）最大値が初めて現れる時間の相対位置：相対位置は、時間シーケンス全体に対する、第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値が初めて現れる時間の相対位置である。例えば、受信光電力のシーケンスは、瞬間t0から始まり、急激な増加の間に瞬間t1において最大値があり、シーケンスが終了する時間はtnである。この場合、最大値が初めて現れる時間の相対位置は、（t1－t0）／（tnーt0）に等しい。
（g）受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合：時間窓におけるONUの受信光電力の平均値が計算され、次に、受信光電力が平均値よりも大きい連続サブシーケンスの長さに関する統計値が収集され、最長のサブシーケンスが選択される。例えば、受信光電力時間シーケンスにおける受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの期間はL1であり、シーケンス全体の期間はL0である。この場合、特徴値はL1／L0を使用することにより取得され得る。
（h）受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合：時間窓におけるONUの受信光電力の平均値が計算され、次に、受信光電力が平均値よりも小さい連続サブシーケンスの長さに関する統計値が収集され、最長のサブシーケンスが選択される。例えば、受信光電力時間シーケンスにおける受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの期間はL2であり、シーケンス全体の期間はL0である。この場合、特徴値はL2／L0を使用することにより取得され得る。
（i）アラーム発生時間：アラーム発生時間は、アラームが発生される相対時間またはONUがアラームを発生する時間とも呼ばれる。例えば、レベル2バックボーン光ファイバに障害が発生した場合、OLTデバイスの同じPONポートに接続された複数のONUは、比較的短時間でアラームを発生する。アラーム発生時間がta1であり、時間シーケンスが開始する時間がt0であり、時間シーケンスが終了する時間がtnであると仮定すると、（ta1－t0）／（tn－t0）が特徴値を表すために使用される。
（j）アラームタイプ：アラームタイプは、ONUによって発生されるアラームのタイプである。例えば、レベル2バックボーン光ファイバに障害が発生した場合、OLTデバイスの同じPONポートに接続された複数のONUは、近い時間窓でキーアラームを発生する。例えば、ONUがLOSアラームもしくはLOFアラームを発生する場合、特徴値は1である、またはONUがLOSアラームもしくはLOFアラームを発生しない場合、特徴値は0である。
（k）ONUの測定距離：測定距離は、ONUとOLTデバイスのPONポートとの間の距離であり、ONUデバイス上で収集され得る。測定距離は時間とともにわずかに変化する。所与のONUの測定距離は、シーケンスにおける平均値と見なされ得る。ONUの光学測定距離がLen1であり、PONポート上のすべてのONUの測定距離における最大測定距離がmaxLenであると仮定すると、Len1／maxLenがONUの測定距離の特徴値として使用される。
上記の方式で各第1のONUの特徴ベクトルが取得された後、各ONUの特徴ベクトルに対してクラスタ分析が実行される、つまり、後続のプロセスが実行される。
S103：第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行し、トポロジ情報が、少なくとも1グループの第1のONUの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、グループにおける第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されることを示すために使用される。
複数のONUが、レベル2光スプリッタまたはレベル3光スプリッタなどの非レベル1光スプリッタに接続される。非レベル1光または非レベル1光スプリッタが異常である場合、OLTデバイスの同じPONポート上のONUのKPIの動作は類似する。例えば、図5は、本出願によるONUのKPIの概略図である。図5に示されるように、同じレベル2光スプリッタに接続されたONUの特徴データはある程度類似している、つまり、KPIはある程度類似している。したがって、各第1のONUに対応する特徴ベクトルが取得された後、どの第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されているかを判定するために、特徴ベクトルに基づいてクラスタ分析が実行され得る。
以下、非レベル1光スプリッタがレベル2光スプリッタである例を使用することによりクラスタリングプロセスを説明する。通常、クラスタリングプロセスは、クラスタリングアルゴリズムを使用することにより実装され得、特に、ONUが、類似度ベースのクラスタリングアルゴリズムを使用することによりクラスタリングされ得る。例えば、クラスタリング分析プロセスでは、アフィニティ伝播（Affinity Propagation、AP）クラスタリングアルゴリズムが使用され得る。詳細な実装ステップは次のとおりである。
（a）光路が変化し、かつOLTデバイスの同じPONポートに接続されているすべての第1のONUの特徴ベクトルXi＝｛x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8，x9，x10，x11｝がステップS102において抽出され、各第1のONUの特徴ベクトルがノードとして使用される。
（b）ノードiとノードjとの間の類似度は、S（i，j）として表される。式は次のように示される。つまり、特徴ベクトル間のユークリッド距離の負の値である。S（i，j）の値が大きいほど、ノードiがノードjに近いことを示す。APクラスタリングの際に、ノードjはノードiのクラスタ中心の機能として使用される。類似度行列mat－Sは、すべての第1のONUにおいて2つの第1のONUごとに類似度を計算することによって取得され得る。p個のONUがある場合、生成された類似度行列mat－Sの次元はp＊pである。
Figure 0007174832000002
 である。ここで、Nは、特徴ベクトルの特徴の数を表す。
（c）類似度行列mat－SがAPクラスタリングの入力として使用され、これによりクラスタリング結果が取得され得る。例えば、クラスタリング結果は次のようになる、すなわち、a1、a2、a3、a5、およびa6は、第1のPONポート上の異なるONUの番号であると仮定される。a1、a2、およびa3が互いにより類似しており、a5およびa6が互いにより類似している場合、クラスタリング結果は｛‘クラスタ－1’：［a1，a2，a3］，‘クラスタ－2’：［a5，a6］｝の形で表され、換言すれば、類似するONUが1つのクラスタにクラスタ化される。例えば、非レベル1光スプリッタはレベル2光スプリッタである。クラスタリング結果｛‘クラスタ－1’：［a1，a2，a3］，‘クラスタ－2’：［a5，a6］｝に対応するトポロジの意味は次のとおりである、すなわち、a1、a2、およびa3は同じレベル2光スプリッタに接続され、a5およびa6は同じレベル2光スプリッタに接続される。
具体的には、クラスタ分析はまた、第1のPONポートに対応するトポロジ情報を最終的に取得するために、上述の方式で、別のレベルの光スプリッタに接続されたONUに対して実行され得る。トポロジ情報は、複数のONUのグループの識別情報を含む。これは、各グループにおけるONUの識別情報に対応するONUが、同じ非レベル1光スプリッタに接続されていることを意味する。
場合により、上述のステップを実行した後、電子デバイスは、さらに、PONポートの取得されたトポロジ情報に基づいて対応するODN論理トポロジ図を生成し、ODN論理トポロジ図をユーザに直接表示することができ、これにより、ユーザがONUのトポロジステータスを直接判定することができる。
本実施形態において提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための方法によれば、サーバまたは端末装置などの電子デバイスが、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得し、各第1のONUの特徴データに基づいて各第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得し、第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行し、トポロジ情報が、非レベル1光スプリッタに接続された少なくとも1つのONUの識別情報を含む。具体的には、ONUトポロジ情報は、ONU特徴を分析することによって直接取得される。これは簡素かつ好都合である。加えて、取得されたトポロジ情報は比較的正確であり、手動保守負担を低減するために、光スプリッタのトポロジ情報を維持するために手動入力が必要とされない。
場合によっては、一部のONUが切断されたり、運用および保守担当者がプラグインおよびプラグアウトを介してONUを交換したりしたために、ODNが変化する。したがって、本解決策では、トポロジ更新モジュールを使用することによりトポロジがさらに更新され得る。時間の特定の期間における過去のトポロジ検出データが格納され、実際の状況により適合した実際のODNトポロジ情報を取得するために、現在新しく検出されたトポロジおよびいくつかの過去のトポロジを使用することにより包括的な判定が実行される。詳細が、特定の実施形態を使用することにより以下に説明される。
図6は、本出願によるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の実施形態2のフローチャートである。図6に示されるように、上述の実施形態に基づいて、第1のPONポートが2レベルの光分割構造を備える場合、ODN論理トポロジ情報を取得するための方法は、以下のステップをさらに含む。
S201：各過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリングプロセスにおいて取得されたトポロジ情報に対して行列変換を実行し、距離行列における値が任意の2つの第1のONU間の距離を表す。
このステップでは、電子デバイスに格納された過去のトポロジの数N－topologyが構成によって設定され得る。N－topologyが3に設定される場合、2つの過去のトポロジのデータが格納され、現在のトポロジおよび2つの過去のトポロジを使用することにより包括的な分析が実行される。
特定のトポロジ更新解決策では、論理トポロジの単一のクラスタリング結果、つまり単一のトポロジ情報が、2つのONUごとに距離行列にまず変換される。クラスタリング結果は｛‘クラスタ1’：［a1，a2，a3，a4］，‘クラスタ2’：［a5，a6，a7，a8］｝であると仮定され、a1，．．．，およびa8は第1のPONポート上の異なるONUの番号であり、つまりa1、a2、a3、およびa4が同じレベル2光スプリッタに接続され、a5、a6、a7、およびa8が同じレベル2光スプリッタに接続され、また｛‘レベル2光スプリッタ1’：［a1，a2，a3，a4］，‘レベル2光スプリッタ2’：［a5，a6，a7，a8］｝とも表される。クラスタリング結果は距離行列に変換される。詳細は次のとおりである。
Figure 0007174832000003
行列において、0は類似を示し、1は相違を示す。
第1の過去のトポロジのクラスタリング結果（つまり、トポロジ情報）が｛‘レベル2光スプリッタ1’：［a1，a3，a4］，‘レベル2光スプリッタ2’：［a5，a6，a7，a8］｝と仮定すると、クラスタリング結果はまた距離行列に変換され得る。詳細は次のとおりである。
Figure 0007174832000004
行列において、0は類似を示し、1は相違を示す。
第2の過去のトポロジのクラスタリング結果（つまり、トポロジ情報）が｛‘レベル2光スプリッタ1’：［a1，a2，a4］，‘レベル2光スプリッタ2’：［a5，a6，a7，a8］｝と仮定すると、クラスタリング結果はまた距離行列に変換され得る。詳細は次のとおりである。
Figure 0007174832000005
行列において、0は類似を示し、1は相違を示す。
S202：包括的な距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を追加する。
このステップでは、第1のPONポートに対応する複数の過去のクラスタリング結果、すなわち、実施形態1の解決策を使用することにより取得されたトポロジ情報に対応する距離行列が、包括的な距離行列を取得するために、上述のステップの方式で加算され得る。具体的には、上述の例では、包括的な距離行列は、上述の3つの距離行列を追加することによって取得され得る。
Figure 0007174832000006
場合により、本解決策では、クラスタリング結果の精度を改善するために、上述の包括的な距離行列がさらに修正され得る。特定の実装方法では、行列内の各要素が修正される。修正方式では、要素の値が指定された閾値th1よりも小さい場合、要素の値は0に設定される、または要素の値が指定された閾値th1以上である場合、要素の値はnに設定される。
閾値th1は、n×0．6以上の最小の整数である。ここで、n＝3の場合、閾値は2である。具体的には、上述の行列における2未満の値が0に設定され、それ以外の値が3に設定される。このようにして、次の修正された行列が取得され得る。
Figure 0007174832000007
S203：第1のPONポートに対応する新しいトポロジ情報を取得するために、包括的な距離行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方式において、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する第1のONUに対してクラスタ分析を実行する。
このステップでは、包括的な距離行列が取得された後、密度ベースのクラスタリング方法が、新しいクラスタリング結果、つまり新しいトポロジ情報を取得するために、PONポートに接続され、かつ光路が変化する第1のONUに対してクラスタ分析を再度実行するように使用され得る。
上述の例で取得された包括的な行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方法、例えば、ノイズを使用したアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング（Density－Based Spatial Clustering of Applications with Noise、DBSCAN）が行列に使用される。近傍距離がth1（前のステップで取得された閾値）に設定され、隣接オブジェクトの最小数minPtsが3に設定される場合（実際の状況に基づいてレベル2光分割においてONUの最小数に設定されてもよい）、3つのクラスタリング結果の組み合わせは｛‘レベル2光スプリッタ1’：［a1，a2，a3，a4］，‘レベル2光スプリッタ2’：［a5，a6，a7，a8］｝であることが分かる。
クラスタリング結果は、a1、a2、a3、およびa4がレベル2光スプリッタ1に接続され、a5、a6、a7、およびa8がレベル2光スプリッタ2に接続されていることを示している。
本解決策では、DBSCANのクラスタリングの原則および手順は次のとおりである。
（a）入力：標本集合D、近傍半径eps、および近傍標本ポイントの最小数minPts。
（b）概念：
近傍：Dにおける任意のオブジェクトについて、別の標本ポイントとオブジェクトとの間のユークリッド距離がepsよりも小さい場合、別の標本ポイントはオブジェクトのepsの近傍にあると見なされる。
コアオブジェクト：所与のオブジェクトのepsの近傍にある標本ポイントの数がminPts以上の場合、そのオブジェクトはコアオブジェクトと呼ばれる。
直接密度到達可能性：Dにおける2つの標本ポイントpおよびqについて、pがqのepsの近傍にあり、qがコアオブジェクトである場合、オブジェクトpはqから直接密度到達可能であると見なされる。
密度到達可能性：標本集合Dについて、オブジェクトチェーンp1，p2，．．．，およびpnがあり、p1＝p、pn＝pであり、Pi∈D（1≦i≦n）である場合、pi＋1は、epsおよびminPtsに関してpiから直接密度到達可能であり、オブジェクトpは、epsおよびminPtsの近傍に関してオブジェクトqから密度到達可能である。
密度接続：オブジェクトoがあり、pおよびqの両方がepsおよびminPtsに関してoから密度到達可能である場合、オブジェクトpおよびqはepsおよびminPtsに関して密度接続されている。
（c）クラスタリングステップ：
ステップ1．入力ポイントがコアオブジェクトであるか否かを判定する。
ステップ2：コアオブジェクトのepsの近傍で、すべての直接密度到達可能なポイントを見つける。
ステップ3：すべての入力ポイントの判定が完了するまで、ステップ1およびステップ2を繰り返す。
ステップ4：すべてのコアオブジェクトのepsの近傍にあるすべての直接密度到達可能なポイントの最大密度接続オブジェクト集合を見つけ、クラスタを形成するために密度到達可能なオブジェクトを組み合わせる。
ステップ5：すべてのコアオブジェクトのepsの近傍がトラバースされるまで、ステップ4を繰り返す。この場合、複数の形成されたクラスタが最終的なクラスタリング結果である。
上述の実施形態に基づいて、本出願で提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための方法は、以下のステップ、すなわち、第1のPONポートに対応するトポロジ情報に基づいて、対応するODN論理トポロジ図を生成するステップと、ODN論理トポロジ図を表示するステップとをさらに含む。
図7は、本出願によるODN論理トポロジ図の概略図である。図7に示されるように、クラスタリングによって取得されたトポロジ情報に基づいて生成されたODN論理トポロジ図は、PONポートがレベル1光スプリッタに接続され、レベル1光スプリッタがレベル2光スプリッタ1とレベル2光スプリッタ2とに接続され、PONポート上の4つのONU a1、a2、a3、およびa4が、同じレベル2光スプリッタ1に接続され、PONポート上の4つのONU a5、a6、a7、およびa8が、同じレベル2光スプリッタ2に接続されていることを示している。
本実施形態で提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための方法によれば、分岐トポロジ（例えば、レベル2トポロジ）が不明であり、分岐トポロジ（例えば、レベル2トポロジ）のリソース管理システムデータが不正確であることに起因する、故障の特定が困難であり、特定時間が長く、保守コストが高いという問題が解決される。加えて、リソース管理情報を手動で維持することによるコストのオーバーヘッドが削減され得、ONTとレベル2光スプリッタとの間の対応関係の頻繁な変更によって生じる不正確なリソース管理情報が回避され得る。さらに、トポロジ情報は、リモート自動特定速度の向上、専門の保守ツールへの依存の低減、デバイス保守担当者の無効なオンサイトの回数の削減、処理効率の向上、および保守コストの削減に使用される。
図8は、本出願による装置の実施形態1の概略的な構成図である。図8に示されるように、ODN論理トポロジ情報を取得するための装置10は、
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報と、第1の時間窓における第1のONUの特徴データとを取得し、特徴データが、受信光電力およびアラームイベントのうちの少なくとも一方を含み、アラームイベントが、アラーム発生時間およびアラームタイプを含む、ように構成される、取得モジュール11と、
各第1のONUの特徴データに基づいて、第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得し、第1のONUに対応する特徴ベクトルが、第1の時間窓における受信光電力の変化ならびに／または第1のONUのアラーム発生時間およびアラームタイプを示すために使用される第1のONUの特徴を含む、ように構成される、処理モジュール12であって、
処理モジュール12が、第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行し、トポロジ情報が、少なくとも1グループの第1のONUの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、グループにおける第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されることを示すために使用される、ようにさらに構成される、処理モジュール12と
を備える。
本実施形態で提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための装置は、上述の方法の実施形態のいずれか1つで提供される技術的解決策を実行するように構成される。装置の実装原理および技術的効果は、技術的解決策のものと同様である。ONUトポロジ情報は、ONU特徴を分析することによって取得される。これは簡素かつ好都合である。加えて、取得されたトポロジ情報は比較的正確であり、光スプリッタのトポロジ情報を維持するために手動入力が必要とされない。
上述の実施形態に基づいて、特定の実装形態では、取得モジュール11が、
第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得し、
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、特徴データに基づいて、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外する、
ように特に構成される。
場合により、各第1のONUの特徴データは距離測定結果をさらに含む。
場合により、取得モジュール11が、
第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差を事前設定閾値と比較し、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が閾値よりも小さいONUをフィルタリングして除外する、ならびに／または
第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得するために、第1の時間窓における各ONUのアラーム発生時間およびアラームタイプに基づいて、アラームタイプが事前設定アラームタイプを含まないONUをフィルタリングして除外する、
ように特に構成される。
場合により、処理モジュール12は、
第1のONUに対応する特徴ベクトルを形成するために、各第1のONUについて、第1のONUの特徴データから必要とされる特徴を抽出する、
ように特に構成される。
場合により、第1の時間窓における受信光電力の変化を示すために使用される第1のONUの特徴が、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含み、ジッタの程度が、第1の時間窓におけるONUの受信光電力のデータの標準偏差または平均偏差であり、ジッタの数が、ONUのジッタの程度が事前設定閾値よりも大きい累積回数であり、クリフの程度が、ONUの受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示すために使用され、トレンド劣化の程度が、第1の時間窓における受信光電力に対して指数加重移動平均が実行された後に直線当てはめによって取得されたトレンド係数によって示される。
場合により、処理モジュール12が、
各第1のONUに対応する特徴ベクトルに基づいて、任意の2つの第1のONUに対応する特徴ベクトル間の類似度行列を取得し、
第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、クラスタリングアルゴリズムの入力としてすべての類似度行列を使用し、第1のPONポートに対応するトポロジ情報が、第1のONUの複数のグループの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、グループにおける第1のONUが同じレベル2光スプリッタに接続されていることを判定するために使用される、
ように特に構成される。
場合により、第1のPONポートが2レベルの光分割構造を備える場合、処理モジュール12が、
各過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリングプロセスにおいて取得されたトポロジ情報に対して行列変換を実行し、距離行列における値が、任意の2つの第1のONU間の距離を表し、
包括的な距離行列を取得するために、第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を追加し、
第1のPONポートに対応する新しいトポロジ情報を取得するために、包括的な距離行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方式において、第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する第1のONUに対してクラスタ分析を実行する、
ようにさらに構成される。
上述の実施形態のいずれか1つで提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための装置は、上述の方法の実施形態のいずれか1つで提供される技術的解決策を実行するように構成される。装置の実装原理および技術的効果は、技術的解決策のものと同様である。詳細は本明細書では繰り返し説明されない。
図9は、本出願によるODN論理トポロジ情報を取得するための装置の実施形態2の概略的な構成図である。図9に示されるように、上述の実施形態のいずれか1つに基づいて、ODN論理トポロジ情報を取得するための装置10は表示モジュール13をさらに備える。
処理モジュール12は、第1のPONポートに対応するトポロジ情報に基づいて、対応するODN論理トポロジ図を生成するようにさらに構成される。
表示モジュール13は、ODN論理トポロジ図を表示するように構成される。
本実施形態で提供されるODN論理トポロジ情報を取得するための装置の実装原理および技術的効果は、技術的解決策のものと同様である。詳細は本明細書では繰り返し説明されない。
図10は、本出願による電子デバイスの実施形態1の概略的な構成図である。図10に示されるように、電子デバイスは、
メモリと、プロセッサと、受信機と、ディスプレイと、コンピュータプログラムとを特に備え、コンピュータプログラムがメモリに格納され、プロセッサが、上述の方法の実施形態いずれか1つによるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の技術的解決策を実行するためにコンピュータプログラムを実行する。
本出願は、読み取り可能な記憶媒体と、読み取り可能な記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムとを含む記憶媒体をさらに提供する。コンピュータプログラムは、上述の方法実施形態のいずれか1つによるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の技術的解決策を実施するように構成される。
本出願は、コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されると、コンピュータは、上述の方法実施形態のいずれか1つによるODN論理トポロジ情報を取得するための方法の技術的解決を実行することが可能にされることを含むコンピュータプログラム製品をさらに提供する。
電子デバイスの上述の実装形態において、プロセッサは、中央処理装置（英語：Central Processing Unit、略称CPU）であってもよいし、他の汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（英語：Digital Signal Processor、略称DSP）、特定用途向け集積回路（英語：Application Specific Integrated Circuit、略称ASIC）などであってもよいことを理解されたい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよいし、プロセッサは任意の従来のプロセッサなどであってもよい。本出願に関連して開示された方法のステップは、ハードウェアプロセッサによって直接実装されるのであってもよいし、プロセッサにおけるハードウェアとソフトウェアモジュールとの組み合わせによって実装されるのであってもよい。
上述の方法の実施形態のステップのすべてまたはいくつかが、関連するハードウェアに命令することによってプログラムを使用することによって実施され得る。上述のプログラムは、読み取り可能なメモリに格納され得る。プログラムが実行されると、実施形態における方法のステップが実行される。メモリ（記憶媒体）としては、読み出し専用メモリ（英語：read－only memory、略称ROM）、RAM、フラッシュメモリ、ハードディスク、ソリッドステートディスク、磁気テープ（英語：magnetic tape）、フロッピーディスク（英語：floppy disk）、光ディスク（英語：optical disc）およびそれらの任意の組み合わせが挙げられる。
1 レベル2光スプリッタ
2 レベル2光スプリッタ
10 装置
11 取得モジュール
12 処理モジュール
13 表示モジュール
a1 ONUの番号
a2 ONUの番号
a3 ONUの番号
a4 ONUの番号
a5 ONUの番号

Claims (18)

  1. 光分配ネットワーク（ODN）論理トポロジ情報を取得するための方法であって、前記方法が、
    第1の受動光ネットワーク（PON）ポートに接続され、かつ光路が変化する各第1の光ネットワークユニット（ONU）の識別情報と、第1の時間窓における前記第1のONUの特徴データとを取得するステップであって、前記特徴データが、受信光電力およびアラームイベントのうちの少なくとも一方を含み、前記アラームイベントが、アラーム発生時間およびアラームタイプを含む、ステップと、
    各第1のONUの前記特徴データに基づいて、前記第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得するステップであって、前記第1のONUに対応する前記特徴ベクトルが、前記第1の時間窓における前記受信光電力の変化ならびに／または前記第1のONUの前記アラーム発生時間および前記アラームタイプを示すために使用される前記第1のONUの特徴を含む、ステップと、
    前記第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する前記特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行するステップであって、前記トポロジ情報が、少なくとも1グループの第1のONUの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、前記グループにおける前記第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されることを示すために使用される、ステップと
    を含み、
    第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの識別情報および特徴データを取得する、前記ステップが、
    前記第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得するステップと、
    前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、前記特徴データに基づいて、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外するステップと
    を含む、方法。
  2. 各第1のONUの前記特徴データが距離測定結果をさらに含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、前記特徴データに基づいて、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外する、前記ステップが、
    前記第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差を事前設定閾値と比較し、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が前記閾値よりも小さいONUをフィルタリングして除外するステップ、ならびに／または
    前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、前記第1の時間窓における各ONUの前記アラーム発生時間および前記アラームタイプに基づいて、アラームタイプが事前設定アラームタイプを含まないONUをフィルタリングして除外するステップ
    を含む、請求項1または2に記載の方法。
  4. 各第1のONUの前記特徴データに基づいて、各第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得する、前記ステップが、
    前記第1のONUに対応する前記特徴ベクトルを形成するために、前記第1のONUについて、前記第1のONUの前記特徴データから必要とされる特徴を抽出するステップ
    を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記第1の時間窓における前記受信光電力の前記変化を示すために使用される前記第1のONUの前記特徴が、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含み、前記ジッタの程度が、前記第1の時間窓における前記ONUの受信光電力のデータの標準偏差または平均偏差であり、前記ジッタの数が、前記ONUのジッタの程度が事前設定閾値よりも大きい累積回数であり、前記クリフの程度が、前記ONUの前記受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示すために使用され、前記トレンド劣化の程度が、前記第1の時間窓における受信光電力に対して指数加重移動平均が実行された後に直線当てはめによって取得されたトレンド係数によって示される、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する前記特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行する、前記ステップが、
    各第1のONUに対応する前記特徴ベクトルに基づいて、任意の2つの第1のONUに対応する特徴ベクトル間の類似度行列を取得するステップと、
    前記第1のPONポートに対応する前記トポロジ情報を取得するために、クラスタリングアルゴリズムの入力としてすべての類似度行列を使用するステップと
    を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記第1のPONポートが2レベルの光分割構造を備える場合、前記方法は、
    各過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を取得するために、前記第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリングプロセスにおいて取得されたトポロジ情報に対して行列変換を実行するステップであって、前記距離行列における値が、任意の2つの第1のONU間の距離を表す、ステップと、
    包括的な距離行列を取得するために、前記第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を追加するステップと、
    前記第1のPONポートに対応する新しいトポロジ情報を取得するために、前記包括的な距離行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方式において、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する前記第1のONUに対してクラスタ分析を実行するステップと
    をさらに含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。
  8. 前記方法は、
    前記第1のPONポートに対応する前記トポロジ情報に基づいて、対応するODN論理トポロジ図を生成するステップと、
    前記ODN論理トポロジ図を表示するステップと
    をさらに含む、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法。
  9. ODN論理トポロジ情報を取得するための装置であって、前記装置は、
    第1の受動光ネットワーク（PON）ポートに接続され、かつ光路が変化する各第1の光ネットワークユニット（ONU）の識別情報と、第1の時間窓における前記第1のONUの特徴データとを取得し、前記特徴データが、受信光電力およびアラームイベントのうちの少なくとも一方を含み、前記アラームイベントが、アラーム発生時間およびアラームタイプを含む、ように構成される、取得モジュールと、
    各第1のONUの前記特徴データに基づいて、前記第1のONUに対応する特徴ベクトルを取得し、前記第1のONUに対応する前記特徴ベクトルが、前記第1の時間窓における前記受信光電力の変化ならびに／または前記第1のONUの前記アラーム発生時間および前記アラームタイプを示すために使用される前記第1のONUの特徴を含む、ように構成される、処理モジュールであって、
    前記処理モジュールが、前記第1のPONポートに対応するトポロジ情報を取得するために、各第1のONUに対応する前記特徴ベクトルに対してクラスタ分析を実行し、前記トポロジ情報が、少なくとも1グループの第1のONUの識別情報を含み、第1のONUの各グループの識別情報が、前記グループにおける前記第1のONUが同じ非レベル1光スプリッタに接続されることを示すために使用される、ようにさらに構成される、処理モジュールと
    を備え、
    前記取得モジュールが、
    前記第1のPONポートに接続された各ONUの識別情報および特徴データを取得し、
    前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、前記特徴データに基づいて、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化しないONUをフィルタリングして除外する、
    ように構成される、装置。
  10. 各第1のONUの前記特徴データが距離測定結果をさらに含む、請求項9に記載の装置。
  11. 前記取得モジュールが、
    前記第1の時間窓におけるONUの受信光電力の最大値と最小値との間の差を事前設定閾値と比較し、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、受信光電力の最大値と最小値との間の差が前記閾値よりも小さいONUをフィルタリングして除外する、ならびに／または
    前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する各第1のONUの前記識別情報および前記特徴データを取得するために、前記第1の時間窓における各ONUの前記アラーム発生時間および前記アラームタイプに基づいて、アラームタイプが事前設定アラームタイプを含まないONUをフィルタリングして除外する、
    ように構成される、請求項9または10に記載の装置。
  12. 前記処理モジュールが、
    前記第1のONUに対応する前記特徴ベクトルを形成するために、各第1のONUについて、前記第1のONUの前記特徴データから必要とされる特徴を抽出する、
    ように構成される、請求項9から11のいずれか一項に記載の装置。
  13. 前記第1の時間窓における前記受信光電力の前記変化を示すために使用される前記第1のONUの前記特徴が、ジッタの程度、ジッタの数、クリフの程度、トレンド劣化の程度、最小値が初めて現れる時間の相対位置、最大値が初めて現れる時間の相対位置、受信光電力が平均値よりも大きい最長の連続サブシーケンスの長さの割合、および受信光電力が平均値よりも小さい最長の連続サブシーケンスの長さの割合のうちの少なくとも2つを含み、前記ジッタの程度が、前記第1の時間窓における前記ONUの受信光電力のデータの標準偏差または平均偏差であり、前記ジッタの数が、前記ONUのジッタの程度が事前設定閾値よりも大きい累積回数であり、前記クリフの程度が、前記ONUの前記受信光電力の安定値から別の安定値への単位時間内の減衰の変化を示すために使用され、前記トレンド劣化の程度が、前記第1の時間窓における受信光電力に対して指数加重移動平均が実行された後に直線当てはめによって取得されたトレンド係数によって示される、請求項9から12のいずれか一項に記載の装置。
  14. 前記処理モジュールが、
    各第1のONUに対応する前記特徴ベクトルに基づいて、任意の2つの第1のONUに対応する特徴ベクトル間の類似度行列を取得し、
    前記第1のPONポートに対応する前記トポロジ情報を取得するために、クラスタリングアルゴリズムの入力としてすべての類似度行列を使用する、
    ように構成される、請求項9から13のいずれか一項に記載の装置。
  15. 前記第1のPONポートが2レベルの光分割構造を備える場合、前記処理モジュールが、
    各過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を取得するために、前記第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリングプロセスにおいて取得されたトポロジ情報に対して行列変換を実行し、前記距離行列における値が、任意の2つの第1のONU間の距離を表し、
    包括的な距離行列を取得するために、前記第1のPONポートに対応する少なくとも2つの過去のクラスタリング結果に対応する距離行列を追加し、
    前記第1のPONポートに対応する新しいトポロジ情報を取得するために、前記包括的な距離行列に基づいて、密度ベースのクラスタリング方式において、前記第1のPONポートに接続され、かつ光路が変化する前記第1のONUに対してクラスタ分析を実行する、
    ようにさらに構成される、請求項9から14のいずれか一項に記載の装置。
  16. 前記装置が表示モジュールをさらに備え、
    前記処理モジュールが、前記第1のPONポートに対応する前記トポロジ情報に基づいて、対応するODN論理トポロジ図を生成するようにさらに構成され、
    前記表示モジュールが、前記ODN論理トポロジ図を表示するように構成される、請求項9から15のいずれか一項に記載の装置。
  17. メモリと、プロセッサと、受信機と、ディスプレイと、コンピュータプログラムとを備える電子デバイスであって、前記コンピュータプログラムが前記メモリに格納され、前記プロセッサが、請求項1から8のいずれか一項に記載のODN論理トポロジ情報を取得するための方法を実行するために前記コンピュータプログラムを実行する、電子デバイス。
  18. 読み取り可能な記憶媒体と、前記読み取り可能な記憶媒体に格納されたコンピュータプログラムとを含む記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムが、請求項1から8のいずれか一項に記載のODN論理トポロジ情報を取得するための方法を実施するように構成される、記憶媒体。
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