[发明专利]一种网络资源的配置方法及装置有效
申请号: | 201911418579.2 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN113133024B | 公开(公告)日: | 2022-09-02 |
发明(设计)人: | 魏政元;季平 | 申请(专利权)人: | 北京华为数字技术有限公司 |
主分类号: | H04W24/02 | 分类号: | H04W24/02 |
代理公司: | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人: | 申健 |
地址: | 100085 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 网络资源 配置 方法 装置 | ||
1.一种网络资源的配置方法,其特征在于,所述方法包括:
获取多个网络设备的检测数据,所述检测数据包括网络设备的空口数据;
根据所述多个网络设备的检测数据,得到所述多个网络设备之间的路径损耗;
通过神经网络算法进行网络仿真得到多个网络配置;
获取多个网络健康评分,所述多个网络健康评分包括所述多个网络配置中的至少一个网络配置对应的网络健康评分,其中,所述多个网络配置是根据所述多个网络设备之间的路径损耗确定的;
根据目标网络健康评分对应的网络配置对所述多个网络设备进行配置,所述目标网络健康评分是所述多个网络健康评分中满足网络健康评分预设条件的网络健康评分。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述多个网络设备的检测数据包括所述多个网络设备对应的状态信息和邻居网络设备信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述获取多个网络健康评分,包括:
通过所述多个网络设备之间的路径损耗获取第一网络配置,根据所述神经网络算法和深度学习算法得到所述第一网络配置对应的第一网络健康评分;
根据网络设备的优先级,通过神经网络算法对所述第一网络配置进行更新,得到第二网络配置;
根据所述神经网络算法和深度学习算法得到所述第二网络配置的对应的第二网络健康评分。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述网络健康评分与所述多个网络设备之间的干扰冲突相关联;和/或,所述网络健康评分与所述多个网络设备的网络负载、用户通信时延或丢包数据相关联。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述网络配置包括所述多个网络设备的信道、频宽或功率的配置信息中的至少一种。
6.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述获取多个网络设备的检测数据,具体包括:
接收多个网络设备发送的检测数据;或,接收至少一个中间转发设备透传的多个网络设备的检测数据;或,访问多个网络设备,从而获取多个网络设备的检测数据。
7.根据权利要求1、2、4或5任一项所述的方法,其特征在于,所述根据目标网络健康评分对应的网络配置对所述多个网络设备进行配置,包括:
通过简单网络管理协议SNMP或网络设备配置管理协议NETCONF向所述多个网络设备发送配置信息,所述配置信息包括所述目标网络健康评分对应的网络配置。
8.一种网络资源的配置装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于获取多个网络设备的检测数据,所述检测数据包括网络设备的空口数据;
处理模块,用于根据所述多个网络设备的检测数据,得到所述多个网络设备之间的路径损耗;通过神经网络算法进行网络仿真得到多个网络配置;获取多个网络健康评分,所述多个网络健康评分包括所述多个网络配置中的至少一个网络配置对应的网络健康评分,其中,所述多个网络配置是根据所述多个网络设备之间的路径损耗确定的;
配置模块,用于目标网络健康评分对应的网络配置对所述多个网络设备进行配置,所述目标网络健康评分是所述多个网络健康评分中满足网络健康评分预设条件的网络健康评分。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述多个网络设备的检测数据包括所述多个网络设备对应的状态信息和邻居网络设备信息。
10.根据权利要求8或9所述的装置,其特征在于,所述处理模块具体用于:
通过所述多个网络设备之间的路径损耗获取第一网络配置,根据所述神经网络算法和深度学习算法得到所述第一网络配置对应的第一网络健康评分;
根据网络设备的优先级,通过神经网络算法对所述第一网络配置进行更新,得到第二网络配置;
根据所述神经网络算法和深度学习算法得到所述第二网络配置的对应的第二网络健康评分。
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