在虛擬化網(wǎng)絡切片場景中,底層物理網(wǎng)絡中一個物理節(jié)點（PN）或一條物理鏈路（PL）的異常會造成多個網(wǎng)絡切片的性能退化。因網(wǎng)絡中每個時刻都會產(chǎn)生新的測量數(shù)據(jù),該文設(shè)計了兩種在線異常檢測算法實時監(jiān)督物理網(wǎng)絡的工作狀態(tài)。首先,該文提出了一種基于在線一類支持向量機（OCSVM）的PN異常檢測算法,該算法可根據(jù)每個時刻虛擬節(jié)點（VNs）的新測量數(shù)據(jù)進行模型參數(shù)的更新而不需要任何標簽數(shù)據(jù);其次,基于虛擬鏈路兩端點間測量數(shù)據(jù)的自然相關(guān)性,該文提出基于在線典型相關(guān)分析（CCA）的PL異常檢測算法,該算法只需要少量標簽數(shù)據(jù)就可以準確分析出PL的異常情況。仿真結(jié)果驗證了該文所提在線異常檢測算法的有效性和魯棒性。 

【文章來源】：電子與信息學報. 2020,42(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2987004