| 【中文题名】 | 基于贝叶斯网络的电信管理网告警关联方法的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Alerts Correlation Method of TMN Based on Bayesian Network |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-21 |
| 【中关键词】 | 告警,纵向事件关联,不确定性推理,贝叶斯网络,, |
| 【英关键词】 | Alarm,Vertical event correlation,Non-deterministic reasoning,Bayesian network, |
| 【分类导航】 | 工业技术>无线电电子学、电信技术>通信>通信网>一般性问题>网络管理 |
| 【论文摘要】 |
在电信事业蓬勃发展的今天，综合化、分布化、智能化已经成为电信网络管理技术发展的方向。电信管理网(Telecommunications Management Network，TMN)作为一个国际通行的电信管理网的规范架构，己经被越来越多的网管系统所采纳实行。TMN是ITU-T在M. 3010系列标准中提出的针对电信网的网络管理体系。它部分继承了OSI管理框架的内容，如Manager，Agent概念，体现了管理网和被管理网分离以及分层管理的思想，对网络的故障、配置、性能、安全和计费进行了有效的管理。
故障管理是网络管理中最基本的功能之一。告警的大数据量问题成为影响网管性能和系统稳定性的关键。告警处理如果以单一的过滤方式则不能有效控制告警数量和快速定位故障，成为性能瓶颈的隐患。因此，实现告警相关性是网络层网管的一个基本的故障管理的要求。
本文从网管系统中实现告警相关性的必要性出发，首先比较几种常用的告警关联方法，在分析网络告警与故障关系的基础上，提出了一种在设备级驻留代理，采用贝叶斯网络推理技术完成包括应用层告警事件在内的本地告警事件纵向关联方法。在描述协议各层协议实体模型的基础上，给出了... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-9 |
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第1章 绪论 |
9-14 |
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1.1 引言 |
9-10 |
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1.2 告警关联方法的研究现状 |
10-12 |
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1.3 常用关联方法的不足 |
12-13 |
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1.4 论文结构及内容安排 |
13-14 |
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第2章 电信管理网 TMN简述 |
14-23 |
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2.1 TMN与电信网的关系 |
14-15 |
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2.2 TMN的管理业务管理功能逻辑分层 |
15-16 |
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2.2.1 管理业务 |
15 |
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2.2.2 管理功能 |
15-16 |
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2.2.3 逻辑分层 |
16 |
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2.3 TMN的特点 |
16-17 |
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2.4 TMN的体系结构 |
17-21 |
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2.4.1 功能体系结构 |
17-19 |
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2.4.2 信息体系结构 |
19-20 |
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2.4.3 物理体系结构 |
20-21 |
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2.5 TMN实现的技术基础 |
21-22 |
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2.6 本章小结 |
22-23 |
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第3章 贝叶斯网络理论基础 |
23-37 |
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3.1 贝叶斯网络相关理论知识 |
23-27 |
|
3.1.1 概率论的基本思想 |
23-24 |
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3.1.2 贝叶斯定理 |
24-25 |
|
3.1.3 贝叶斯概率推理 |
25-26 |
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3.1.4 图形模型 |
26-27 |
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3.2 贝叶斯网络理论和方法 |
27-32 |
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3.2.1 贝叶斯网络概念 |
27-29 |
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3.2.2 贝叶斯网络建模 |
29-30 |
|
3.2.3 贝叶斯网络特性 |
30-31 |
|
3.2.4 贝叶斯网络推理模式 |
31-32 |
|
3.3 贝叶斯网络学习 |
32-36 |
|
3.3.1 贝叶斯网络的参数学习 |
33 |
|
3.3.2 贝叶斯网络的结构学习 |
33-34 |
|
3.3.3 贝叶斯网络的概率学习 |
34-36 |
|
3.4 本章小结 |
36-37 |
|
第4章 告警数据分析 |
37-48 |
|
4.1 告警的概述 |
37-40 |
|
4.2 故障处理模式 |
40-41 |
|
4.3 本地网告警信息状态 |
41-44 |
|
4.4 告警相关性 |
44-47 |
|
4.4.1 告警事件关联类型 |
44-45 |
|
4.4.2 告警相关性规则 |
45-46 |
|
4.4.3 告警相关性分析方法 |
46-47 |
|
4.5 本章小结 |
47-48 |
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第5章 基于贝叶斯网络的告警关联方案的设计与实现 |
48-58 |
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5.1 一种网络设备告警事件纵向关联方法 |
48-49 |
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5.1.1 网络设备上故障与告警的关系 |
48-49 |
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5.1.2 网络设备告警事件纵向关联处理过程 |
49 |
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5.2 纵向关联处理过程详细分析 |
49-55 |
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5.2.1 告警事件的采集及预处理 |
49-51 |
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5.2.2 生成贝叶斯网络依赖图 |
51-55 |
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5.3 网络设备纵向告警事件关联的实现与结果分析 |
55-57 |
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5.4 本章小结 |
57-58 |
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结论 |
58-59 |
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参考文献 |
59-63 |
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攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
63-64 |
|
致谢 |
64 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388821 |
