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摘要：网络优化之中，常用故障诊断。这类诊断途径搭配着TD-LTE架构内的新式体系。这类诊断体系布设了神经网络，建构了精准模型。经过诊断流程应能输出拟定好的辨识结果，设定化解途径，提升原有的智能化水准。按照运行成效来拟定可行的设计，缩减体系负担，降低平日之中的修护耗费。
关键词：神经网络；TD-LTE；网络故障诊断；技术要点
TD-LTE配有成套的网络服务，应被侧重保障。故障辨识及诊断，对于未来时段的长久进展凸显了侧重的价值。现场诊断之中，常会遇有多样的疑难，它们关联着复杂的成因，也紧密关联着周边范畴的无线环境。依托单一架构内的测试软件，很难解析这样的根本成因。对于此，还要配有最优的诊断体系，才能辨识故障。针对细分出来的测试类别，辨别网络状态，拟定最适宜的建模思路。
一、概要体系架构
网络故障特有的辨识诊断，含有TD-LTE的配套体系，它能辨识测定记录。在运行态势下，还可监视多样的故障情形，便利精准掌握。体系含有初始的登录模块、模型及数据特有的管理板块、常规诊断及体系管理。在这之中，故障辨识又可分出网络架构下的故障辨别、成套配件诊断。
诊断故障时，先要搜集必备的数值，经过模块统计。故障诊断配件及配套的模块，含有数值解析、配件状态测定、网络状态辨别。抽出库内数据、模块内的数据，综合解析某一疑问。这样做，可对筛选出来的某一故障定位，设定最优方案。
二、登录及管理
（一）初始登录流程
初始时段的登录模块，维护着体系安全，规避非法情形下的模块运用，它建构了体系之中的门户。这类模块整合了设定好的用户名称、用户特有的密码、身份辨识及核对。输入名称密码、查验身份信息，调取体系架构内的表单信息以备查验。若录入进来的信息精准，那么进到设定好的主页面内，获取某一层级的权限。若发觉了误差信息，那么发出提醒。
（二）网络数值管理
神经网络存留的各类数据，都应有序管理。TD-LTE特有的体系内，它被设定成必备板块，它衔接着内外数据以便彼此互通，搜集管理信息。数据管理板块含有某一数值搜集端口、数值存储端口、查验及数值更改、后续数值删除。数据搜集依托的板块，含有配件测试的数值。数值存储关联的模块，搜集并存留多重的数据，把它们整合在建构好的数据库内。
测试必备数据、搜集得来的样本数据，都被归整至数据库以内。依托管理模块来慎重查验及管理它们。管理模块拟定好的总流程，含有如下步骤：运用采集端口来辨识并搜集某一范畴的数值，把它们存留在制备好的表单内。数据库存留的某一数据表，可以管理这样的数值。这类数值管理含有常规特性的新增数值、查验及修正数值、删掉冗余数值。
三、辨别故障形态
故障诊断板块可分成网络框架内的故障辨别、设备配件潜藏的故障辨别。辨别网络故障，面对着无线网络侧表征出来的若干故障；配件故障诊断，面对体系框架以内的硬件配件。辨识网络故障，针对查验出来的故障类别，给出精准的辨识结果。这类模块含有各时段的数值搜集、后续数值解析，它拟定了多层级的接口，负责诊断故障。
（一）子模块作用
数据诊断、数据获取都要依托某一类别的子模块。按照用户特有的要求来拟定适宜的过滤条件，以便获得可用的测验数据。另一种子模块，负责平日之中的数值解析，它辨识了搜集得来的所有数值。后续数值处理，把解析出来的结果描画成精准的柱状图、各类曲线图，让用户直观判别这一故障情形。接口子模块查验出了深层级的管理故障，它把历经处理得来的精准数值用于接续的故障辨识，给出设定报告，导出结果数值。
（二）设定诊断步骤
主要流程为：故障诊断依托的模块，先要按照拟定出来的各类用户来设定完备的过滤条件；运用这类条件，以便获取库存内的可用数据。依托诊断结果，把数据调配至衔接着的诊断模块，予以精准诊断，凸显诊断结论。
（三）宏观体系管理
神经网络特有的管理分支，随时查验它的安全状态，规避非法态势下的用户侵入。这类常规管理，也能规避偏低层级内的某一用户来查验高层级的体系性能。这类管理分支含有重新登录、用户状态设置。
重新登录必备的体系模块，用在平日之中的重新登录，便于用户登录。用户拟定这一模块，设置关联的参照信息，这类特性带有专用性。细化用户设置，含有添加及更改、设定必备权限、删掉附带数据。体系管理及成套的登录模块，共同参照着拟定好的信息表单。子模块带有添加数值的特性，以及增删数值这样的特性，它们建构了交互架构下的信息表。采纳权限模块，交互运用这一信息表。
TD-LTE细分出来的管理分支，含有如下进程：先要辨别出信息表框架内的一切信息，把它们凸显在信息表之中。按照真实需求来增删原初的数据，设定某层级的权限。修正及增删特有的流程，先要筛选设定好的用户，然后才可修正。
四、筛选诊断实例
采纳TD-LTE这样的体系，建构了某一类别的诊断模型。这类模型拓展了固有的鲁棒性，以及容错特性，可以逼近某一复杂态势下的非线性流程。它衔接着BP特有的神经网络，以此辨别故障。管理模型的细化模块，负责常见的数值增删、数值更改存储。按照专家知识来建构必备的输入层级、对应着的输出层级、体系内的隐藏层。
建构的这一网络查验出了非线性的多重故障，后续优化之中，它处理着偏复杂的若干关系。BP特有的这类网络带有反向传播的总倾向，它设定出来的真实输出、期望之中的数值常常带有误差，在这时，网络即可采纳逆向架构下的前馈步骤，以便调整偏差。模型设计必备的页面，设计了本源的诊断结构；配套管理页面查验了现有的一切故障，予以训练并保存。建构在KPI根基之上的这类新颖模型，含有如下层级的诊断及辨识步骤：
首先，KPI固有的某一偏离度应被预先设定。查验根本的故障成因，生成复杂架构下的这种网络模型。经过慎重运算得出样本范畴内的精准偏离度，拟定了KPI特有的训练样本。
其次，训练这种网络，生成可用的各类权值、各类阈值等，同时存留建构好的这种模型。网络监测范畴中的KPI，应能运算出它的偏离度。
再次，调用了建构好的BP网络，诊断这一偏离度。输出来的数值含有辨识结果、查找故障根源。为了查验真实态势下的运行情形，拟定了配套范畴中的诊断模型、配套保存模型、网络训练模型。偏离度特有的变量，含有输出层级内的精准映射，它们带有某一层级的对应关系。
结语
通过解析可得，TD-LTE特有的通信体系，适合辨识神经网络范畴内的多样故障。历经仿真测试，配套模块常规的运行很顺畅，采纳智能诊断。未来进展之中，应能着力来完善这一体系。例如：依照真实状态来变更惯用的模型，提升诊断之中的精准概率。采纳多路径下的诊断流程，有序缩减故障。
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