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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明属于卫星通信技术领域，涉及一种卫星移动通信网络性能下降关联分析方法，针对多波束卫星移动通信系统网路运行的特点，在进行网络运行状态评估后，对运行性能数据采用最小二乘法和阈值分析法对各个性能指标进行分析，确定存在性能下降的指标，从相关指标、硬件故障、干扰、参数设置、系统容量和相邻波束状态等方面进行关联分析，确定可能存在的问题，并给出相应的优化建议。为了区别于传统的地面蜂窝系统中的性能下降分析方法，提出了适用于本系统的性能数据趋势分析方法和数据关联分析方法，从而能够最大限度科学合理的对卫星移动通信网络性能进行科学分析。

主权项：1.一种卫星移动通信网络性能下降关联分析方法，其特征在于，包括以下步骤：第1步：获取卫星移动通信网络中各个指标的运行数据，并采用最小二乘法和阈值分析法对各个指标进行趋势分析，确定存在性能下降的指标；其中，指标包括极大型指标和极小型指标，极大型指标包括呼通率、信道指派成功率、随机接入成功率和寻呼成功率，极小型指标包括掉话率和误帧率；第2步：对性能下降的指标，根据相应的关联分析规则获取关联性指标、设备故障、频率干扰和网络配置参数，并分别与性能下降的指标进行数据可信度分析，按照可信度的从高到低得出分析结果；其中，第1步采用最小二乘法和阈值分析法对各个指标进行趋势分析，包括如下步骤：第1-1步：对各个指标的原始运行数据按照设定时间段为粒度进行统计计算，得到多组数据Ti，Ai，其中Ti表示第i个时间段，Ai表示第i个时间段指标的统计值；第1-2步：计算Ti的平均值和Ai的平均值第1-3步：计算拟合直线的斜率k，公式如下： n为时间段的个数；第1-4步：当k0时，确认指标存在性能下降的趋势，当k0时，转入第1-5步；第1-5步：根据每一个指标的阈值Yj，Fj，对Ti，Ai中的每一组进行分析，设初始计数count＝0，对极小型指标，当AiYj，count加1；对极大型指标，当AiYj，count加1；其中，Yj表示正常情况下的指标的值，Fj表示正常情况下一段时间内指标统计值低于Yj的时间段的比例；第1-6步：计算当FFj，确认指标存在性能下降的趋势；其中，第2步具体包括如下过程：对存在性能下降的指标，根据关联分析规则获取关联性指标、告警类型、频率干扰和网络配置参数的原始运行数据；对关联性指标，进行可信度分析：将关联性指标的原始运行数据按照设定时间段为粒度进行统计计算，得到多组数据Ti，Bi，其中Ti表示第i个小时，Bi表示第i个小时关联性指标的统计值，比较Ti，Ai和Ti，Bi对应的每一组指标统计值，设初始计数count＝0，对极小型指标，当AiYj且BiYj，count加1；对极大型指标，当AiTj且BiTj，count加1；计算关联性指标的可信度第2-3步：对告警类型信息，设告警Wl出现的时间段为Te，Tf，对Ti，Ai中的每一组数据，设初始计数count＝0，对极小型指标，当AiYj且Ti在时间段为Te，Tf之内，count加1；对极大型指标，当AiYj且Ti在时间段为Te，Tf之内，count加1；计算告警Wl的可信度第2-4步：对频率干扰类信息，设干扰Ji出现的时间段为Tp，Tq，对Ti，Ai中的每一组数据，设初始计数count＝0，对极小型指标，当AiYj且Ti在时间段为Tp，Tq之内，count加1；对极大型指标，当AiYj且Ti在时间段为Tp，Tq之内，count加1；计算干扰Ji的可信度第2-5步：对网络配置参数类信息，设网络配置参数Pi更改的时间段为Tu，Tv，对Ti，Ai中的每一组数据，设初始计数count＝0，对极小型指标，当AiYj且Ti在时间段为Tu，Tv之内，count加1；对极大型指标，当AiTj且Ti在时间段为Tu，Tv之内，count加1；计算网络配置参数Pi的可信度第2-6步：对各个可信度的计算结果进行排序，包括CB、和根据可信度最高的原因，给出分析结果。

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