工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是5G及后5G(beyond 5G,B5G)赋能工业制造的应用实例,也是“工业4.0”时代工业生产从制造走向智造的关键基础.IIoT场景的多样性与复杂性为该场景中通信系统的部署带来了挑战,准确刻画IIo...
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工业互联网(Industrial Internet of Things,IIoT)是5G及后5G(beyond 5G,B5G)赋能工业制造的应用实例,也是“工业4.0”时代工业生产从制造走向智造的关键基础.IIoT场景的多样性与复杂性为该场景中通信系统的部署带来了挑战,准确刻画IIoT场景中的无线信道特性是该场景中通信系统设计和优化的前提.本文首先对IIoT场景特点进行了分析,其次根据现有文献调研总结了IIoT场景的信道特性,接着介绍了第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)标准中IIoT场景的信道特性建模方法,最后对未来IIoT场景的信道研究进行了展望.
利用多维属性关键性能指标(key performance indicators,KPI)的可加性特征,能够实现对大型互联网服务故障的根因定位.由一项或多项异常根因导致的KPI数据变化,会导致大量相关KPI数据值的变化.提出一种基于异常相似性评估和影响力因子的剪枝搜索异常定位模型(pruning search model based on anomaly similarity and effectiveness factor for root cause location,PASER),该模型以多维KPI异常传播模型为基础,提出了衡量候选集合成为根因可能性的异常潜在分数评估方案;基于影响力的逐层剪枝搜索算法,将异常根因的定位时间降低到了平均约5.3 s.此外,针对异常根因定位中所使用的时间序列预测算法的准确性和时效性也进行了对比实验,PASER模型在所使用的数据集上的定位表现达到了0.99的F-score.
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