(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局63/177,2532021.04.20US(71)申請(qǐng)人瞻博網(wǎng)絡(luò)公司地址美國(guó)加利福尼亞州H04LH04LH04LH04L具有使用ML模型的主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎的本公開的實(shí)施例涉及具有使用ML模型的主管理系統(tǒng)處理從AP設(shè)備接收到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)事件類型的針對(duì)預(yù)期發(fā)生的最小(MIN)閾值和最大(MAX)閾值，其中MIN閾值和MAX閾值定義針對(duì)確定針對(duì)事件類型中的每種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事的預(yù)測(cè)發(fā)生計(jì)數(shù)和動(dòng)態(tài)地確定的最小閾值和最148A12一個(gè)或多個(gè)處理器，所述一個(gè)或多個(gè)處理器被耦合到所述存儲(chǔ)器并且被配置為：將無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，以確定觀察期期間的一種或多種事件類型中的第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)測(cè)發(fā)生測(cè)量；基于所述觀察期期間的觀察到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)來(lái)確定預(yù)測(cè)誤差，所述預(yù)測(cè)誤差指示所述預(yù)測(cè)發(fā)生測(cè)量與所述第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的觀察到的發(fā)生測(cè)量之間的差異；以及基于所述預(yù)測(cè)誤差在針對(duì)所述第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的閾值發(fā)生范圍之外來(lái)檢測(cè)異常網(wǎng)絡(luò)行為。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中所述無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被訓(xùn)練，所述未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)在具有不同時(shí)間原點(diǎn)的多個(gè)重疊時(shí)間窗期間被觀察到，并且利用針對(duì)所述一種或多種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的閾值發(fā)生范圍被增強(qiáng)。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其中所述一個(gè)或多個(gè)處理器還被配置為基于在具有不同時(shí)間原點(diǎn)的所述多個(gè)重疊時(shí)間窗期間被觀察到的所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)來(lái)確定定義針對(duì)所述一種或多種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的所述閾值發(fā)生范圍的最小閾值和最大閾值。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其中為了確定所述最小閾值和所述最大閾值，所述一個(gè)或多個(gè)處理器還被配置為：針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的每個(gè)時(shí)間窗，確定針對(duì)所述一種或多種事件類型中的每種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生測(cè)量；針對(duì)每種事件類型，將所述最大閾值確定為針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的任何時(shí)間窗期間的相應(yīng)的所述事件類型的所述網(wǎng)絡(luò)事件的最大發(fā)生測(cè)量；以及針對(duì)每種事件類型，將所述最小閾值確定為針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的任何時(shí)間窗期間的相應(yīng)的所述事件類型的所述網(wǎng)絡(luò)事件的最小發(fā)生測(cè)量。5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中的任一項(xiàng)所述的系統(tǒng)，其中所述一個(gè)或多個(gè)處理器還被配置基于檢測(cè)到所述異常網(wǎng)絡(luò)行為來(lái)執(zhí)行對(duì)觀察到的所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的根本原因分析；以及基于所述異常網(wǎng)絡(luò)行為的一個(gè)或多個(gè)標(biāo)識(shí)的根本原因來(lái)確定補(bǔ)救動(dòng)作。由計(jì)算系統(tǒng)將無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，以確定觀察期期間的一種或多種事件類型中的第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)測(cè)發(fā)生測(cè)量；由所述計(jì)算系統(tǒng)基于所述觀察期期間的觀察到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)來(lái)確定預(yù)測(cè)誤差，所述預(yù)測(cè)誤差指示所述預(yù)測(cè)發(fā)生測(cè)量與所述第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的觀察到的發(fā)生測(cè)量之由所述計(jì)算系統(tǒng)基于所述預(yù)測(cè)誤差在針對(duì)所述第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的閾值發(fā)生范圍之外來(lái)檢測(cè)異常網(wǎng)絡(luò)行為。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中所述無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被訓(xùn)練，所述未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)在具有不同時(shí)3間原點(diǎn)的多個(gè)重疊時(shí)間窗期間被觀察到，并且利用針對(duì)所述一種或多種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的閾值發(fā)生范圍被增強(qiáng)。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，還包括基于在具有不同時(shí)間原點(diǎn)的所述多個(gè)重疊時(shí)間窗期間被觀察到的所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)來(lái)確定定義針對(duì)所述一種或多種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的所述閾值發(fā)生范圍的最小閾值和最大閾值。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中確定所述最小閾值和所述最大閾值還包括：針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的每個(gè)時(shí)間窗，確定針對(duì)所述一種或多種事件類型中的每種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生測(cè)量；針對(duì)每種事件類型，將所述最大閾值確定為針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的任何時(shí)間窗期間的相應(yīng)的所述事件類型的所述網(wǎng)絡(luò)事件的最大發(fā)生測(cè)量；以及針對(duì)每種事件類型，將所述最小閾值確定為針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的任何時(shí)間窗期間的相應(yīng)的所述事件類型的所述網(wǎng)絡(luò)事件的最小發(fā)生測(cè)量。10.根據(jù)權(quán)利要求6至9中的任一項(xiàng)所述的方法，還包括：基于檢測(cè)到所述異常網(wǎng)絡(luò)行為來(lái)執(zhí)行對(duì)觀察到的所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的根本原因分析；以及基于所述異常網(wǎng)絡(luò)行為的一個(gè)或多個(gè)標(biāo)識(shí)的根本原因來(lái)確定補(bǔ)救動(dòng)作。11.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)利用指令而被編碼，所述指令用于使得一個(gè)或多個(gè)可編程處理器：將無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，以確定觀察期期間的一種或多種事件類型中的第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)測(cè)發(fā)生測(cè)量；基于所述觀察期期間的觀察到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)來(lái)確定預(yù)測(cè)誤差，所述預(yù)測(cè)誤差指示所述預(yù)測(cè)發(fā)生測(cè)量與所述第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的觀察到的發(fā)生測(cè)量之間的差異；以及基于所述預(yù)測(cè)誤差在針對(duì)所述第一事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的閾值發(fā)生范圍之外來(lái)檢測(cè)異常網(wǎng)絡(luò)行為。12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)被訓(xùn)練，所述未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)在具有不同時(shí)間原點(diǎn)的多個(gè)重疊時(shí)間窗期間被觀察到，并且利用針對(duì)所述一種或多種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的閾值發(fā)生范圍被增強(qiáng)。13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述指令還使得所述一個(gè)或多個(gè)可編程處理器基于在具有不同時(shí)間原點(diǎn)的所述多個(gè)重疊時(shí)間窗期間被觀察到的所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)來(lái)確定定義針對(duì)所述一種或多種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的所述閾值發(fā)生范圍的最小閾值和最大閾值。14.根據(jù)權(quán)利要求11所述的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中為了確定所述最小閾值和所述最大閾值，所述指令還使得所述一個(gè)或多個(gè)可編程處理器：針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的每個(gè)時(shí)間窗，確定針對(duì)所述一種或多種事件類型中的每種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生測(cè)量；針對(duì)每種事件類型，將所述最大閾值確定為針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的任何時(shí)間窗期間的相應(yīng)的所述事件類型的所述網(wǎng)絡(luò)事件的最大發(fā)生測(cè)量；以及針對(duì)每種事件類型，將所述最小閾值確定為針對(duì)所述多個(gè)重疊時(shí)間窗中的任何時(shí)間窗4期間的相應(yīng)的所述事件類型的所述網(wǎng)絡(luò)事件的最小發(fā)生測(cè)量。15.根據(jù)權(quán)利要求11至14中的任一項(xiàng)所述的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其中所述指令還使得所述一個(gè)或多個(gè)可編程處理器：基于檢測(cè)到所述異常網(wǎng)絡(luò)行為來(lái)執(zhí)行對(duì)觀察到的所述網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的根本原因分析；以及基于所述異常網(wǎng)絡(luò)行為的一個(gè)或多個(gè)標(biāo)識(shí)的根本原因來(lái)確定補(bǔ)救動(dòng)作。5[0002]本申請(qǐng)是申請(qǐng)日為2021年7月28日、申請(qǐng)?zhí)枮?02110857663.5、名稱為“具有使用ML模型的主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎的虛擬網(wǎng)絡(luò)助理”的中國(guó)發(fā)明專利申請(qǐng)的分案申請(qǐng)。[0003]本申請(qǐng)要求2021年5月24日所提交的美國(guó)申請(qǐng)第17/303,222號(hào)和2021年4月20日所提交的美國(guó)臨時(shí)專利申請(qǐng)第63/177,253號(hào)的權(quán)益，這些申請(qǐng)中的每個(gè)的全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用并入本文。技術(shù)領(lǐng)域[0004]本公開大體上涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，并且更具體地，涉及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的診斷。背景技術(shù)[0005]無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)利用無(wú)線接入點(diǎn)(AP)的網(wǎng)絡(luò)，這些無(wú)線接入點(diǎn)是物理電子設(shè)備，這些物理電子設(shè)備使得其他設(shè)備能夠使用各種無(wú)線聯(lián)網(wǎng)協(xié)議和技術(shù)(諸如符合IEEE802.11標(biāo)準(zhǔn)(即“WiFi”)、藍(lán)牙/藍(lán)牙低功耗(BLE)、網(wǎng)格聯(lián)網(wǎng)協(xié)議(諸如ZigBee)中的一個(gè)或多個(gè)的無(wú)線局域聯(lián)網(wǎng)協(xié)議或其他無(wú)線聯(lián)網(wǎng)技術(shù)),來(lái)無(wú)線地連接到有線網(wǎng)絡(luò)。許多不同類型的設(shè)備了無(wú)線通信技術(shù)，并且可以被配置為在設(shè)備處于兼容的無(wú)線接入點(diǎn)的范圍內(nèi)時(shí)連接到無(wú)線[0006]無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)和一般的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可能經(jīng)歷瞬態(tài)和/或永久性問(wèn)題。一些問(wèn)題可能導(dǎo)致明顯的系統(tǒng)性能下降，而其他問(wèn)題可能自行解決，而不會(huì)顯著地影響如用戶所感知的系統(tǒng)級(jí)性能。一些問(wèn)題在高負(fù)載下可能被預(yù)期且接受，并且一旦負(fù)載減弱，自我修復(fù)機(jī)制(諸如重試等)可能使問(wèn)題消失。發(fā)明內(nèi)容[0007]大體上，本公開描述了使得虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)能夠執(zhí)行主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎(PACE)的技術(shù)，該主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎被配置為動(dòng)態(tài)地構(gòu)建和應(yīng)用無(wú)監(jiān)督的基于機(jī)器學(xué)習(xí)(“基于ML”)的模型以用于減少或最小化在網(wǎng)絡(luò)診斷上所花費(fèi)的資源。如本文中所描述，技術(shù)使得主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎能夠?qū)o(wú)監(jiān)督的基于ML的模型應(yīng)用于收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，以確定網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)是否表示可以自我校正的預(yù)期瞬態(tài)的網(wǎng)絡(luò)誤差或需要被虛擬網(wǎng)絡(luò)助理進(jìn)一步分析的異常行為，以便支持對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的底層故障的解決。[0008]此外，這些技術(shù)通過(guò)利用被劃分為時(shí)間序列子組的滑動(dòng)窗口的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以用于動(dòng)態(tài)計(jì)算針對(duì)在定義的時(shí)間段內(nèi)的各種類型的網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)期范圍(最小/最大預(yù)期發(fā)訓(xùn)練，以基于作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生級(jí)別，該實(shí)際網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)使用針對(duì)不同類型的網(wǎng)絡(luò)事件的動(dòng)態(tài)地確定的預(yù)期范圍被增強(qiáng)。網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)6(NMS)的PACE將(多個(gè))基于ML的模型應(yīng)用于從網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所接收到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)(不包括最近觀察時(shí)間幀),且操作以預(yù)測(cè)針對(duì)各種類型的網(wǎng)絡(luò)事件的被預(yù)期在當(dāng)前觀察時(shí)間幀期間被看見(jiàn)的發(fā)生級(jí)別以及針對(duì)每種類型網(wǎng)絡(luò)事件的估計(jì)(預(yù)測(cè))最小和最大閾值，即針對(duì)每種類型的網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生次數(shù)的預(yù)測(cè)容限范圍。在確定當(dāng)前觀察期內(nèi)對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的真實(shí)觀察偏離超出了由該時(shí)期內(nèi)由模型估計(jì)(預(yù)測(cè))的最小和/或最大閾值設(shè)置的范圍后，主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎將那些網(wǎng)絡(luò)事件標(biāo)記為指示異常行為，從而觸發(fā)更詳細(xì)的根本原因分[0009]本公開的技術(shù)提供了一個(gè)或多個(gè)技術(shù)優(yōu)點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用。例如，技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化虛擬網(wǎng)絡(luò)助理，這些自動(dòng)化虛擬網(wǎng)絡(luò)助理可以確定哪些網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題應(yīng)該被分析和哪些問(wèn)題應(yīng)該被視為瞬態(tài)問(wèn)題，這些瞬態(tài)問(wèn)題可以被自行解決且因此無(wú)需花費(fèi)附加的計(jì)算資源而被忽[0010]為確保復(fù)雜的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)滿足其用戶群體的需求，網(wǎng)絡(luò)管理者尋求快速解決系統(tǒng)操作期間可能出現(xiàn)的任何問(wèn)題。另一方面，分析網(wǎng)絡(luò)且試圖找出每一個(gè)問(wèn)題的根本原因會(huì)導(dǎo)致計(jì)算資源的浪費(fèi)，這是因?yàn)橄到y(tǒng)會(huì)在網(wǎng)絡(luò)分析器的結(jié)果變得可用之前或緊接之后例如通過(guò)重試機(jī)制過(guò)度分析已經(jīng)被整流的問(wèn)題的根本原因。[0011]進(jìn)一步地，為了實(shí)現(xiàn)某些技術(shù)效率，技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于無(wú)監(jiān)督的基于ML的模型的自動(dòng)化虛擬網(wǎng)絡(luò)助理，從而減少和/或消除將每個(gè)消息流和統(tǒng)計(jì)加標(biāo)簽為表示“良好/正?！毕0012]在一個(gè)示例中，本公開涉及一種方法，其包括：接收指示網(wǎng)絡(luò)的操作行為的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，其中網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)定義一種或多種事件類型的一系列網(wǎng)絡(luò)事件；針對(duì)每種事件類型且基于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地確定對(duì)應(yīng)最小(MIN)和最大(MAX)閾值，這些閾值定義針對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)期發(fā)生范圍。方法還包括：基于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)和針對(duì)每種事件類型的動(dòng)態(tài)地確定的最小閾值和最大閾值構(gòu)建無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而不需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)事件中的每個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件進(jìn)行標(biāo)記；以及在構(gòu)建無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型之后，使用該機(jī)器學(xué)習(xí)模型處理附加網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，以針對(duì)事件類型中的每種事件類型確定網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)測(cè)發(fā)生計(jì)數(shù)。方法還包括基于預(yù)測(cè)發(fā)生計(jì)數(shù)和針對(duì)每種事件類型的動(dòng)態(tài)地確定的最小閾值和最大閾值將網(wǎng)絡(luò)事件中的一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件標(biāo)識(shí)為指示異常網(wǎng)絡(luò)行為。[0013]在另一示例中，本公開涉及一種管理無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)或多個(gè)接入點(diǎn)(AP)設(shè)備的該網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)指示無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的操作行為，并且其中網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)定義隨時(shí)間變化的一種或多種事件類型的一系列網(wǎng)絡(luò)事件。NMS被配置為將無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，以針對(duì)觀察時(shí)間段中的最近一個(gè)觀察時(shí)間段確定以下各項(xiàng)：(i)針對(duì)事件類型中的每種事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)測(cè)發(fā)生計(jì)數(shù)，以及(ii)針對(duì)每種事件類型的估計(jì)最小(MIN)閾值和估計(jì)最大(MAX)閾值，其中MIN閾值和MAX閾值定義針對(duì)對(duì)應(yīng)事件類型的網(wǎng)絡(luò)事件的預(yù)期發(fā)生范圍；以及基于估計(jì)最小閾值和估計(jì)最大閾值以及針對(duì)觀察時(shí)間段中的最近一個(gè)觀察時(shí)間段的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)，將網(wǎng)絡(luò)事件中的一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件標(biāo)識(shí)為指示異常網(wǎng)絡(luò)行為。7附圖說(shuō)明[0014]圖1是示例網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的框圖，其中虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)執(zhí)行主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎(PACE),該主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎被配置為動(dòng)態(tài)地構(gòu)建和應(yīng)用無(wú)監(jiān)督的基于ML的模型以供網(wǎng)絡(luò)診斷。[0015]圖2是根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)的示例接入點(diǎn)設(shè)備的框圖。[0016]圖3是根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)的具有被配置為執(zhí)行PACE的VNA的示例網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的框圖，該P(yáng)ACE被配置為動(dòng)態(tài)地構(gòu)建和應(yīng)用無(wú)監(jiān)督的基于ML的模型以供網(wǎng)絡(luò)診[0017]圖4是根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)的示例網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(諸如路由器或交換機(jī))的框[0018]圖5是根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)的示例用戶裝備設(shè)備的框圖。[0019]圖6圖示了示例網(wǎng)絡(luò)事件表。[0020]圖7圖示了被用于測(cè)量與每個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件計(jì)數(shù)器相關(guān)聯(lián)的可變性的時(shí)間窗。[0021]圖8圖示了用于估計(jì)網(wǎng)絡(luò)事件計(jì)數(shù)器的預(yù)期可變性和邊界的過(guò)程的流程圖。[0022]圖9圖示了包括動(dòng)態(tài)邊界的VPE計(jì)數(shù)器的值的時(shí)間序列。[0023]圖10圖示了包括動(dòng)態(tài)邊界的確定的VPE計(jì)數(shù)器的值的時(shí)間序列。[0024]圖11示出了示出系統(tǒng)的行為模型的訓(xùn)練的示例圖。[0026]圖13示出了預(yù)測(cè)誤差的直方圖的示例。[0027]圖14圖示了用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)事件行為模型的流程圖，包括確保模型排除異常行為。[0028]圖15圖示了當(dāng)VPE預(yù)測(cè)誤差超過(guò)動(dòng)態(tài)邊界段時(shí)所觸發(fā)的過(guò)程的流程圖。具體實(shí)施方式[0029]如本文中所描述，商業(yè)場(chǎng)所(諸如辦公室、醫(yī)院、機(jī)場(chǎng)、體育場(chǎng)或零售店)通常在整個(gè)房屋內(nèi)安裝復(fù)雜的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，包括無(wú)線接入點(diǎn)(AP)的網(wǎng)絡(luò)，以向站點(diǎn)處的一個(gè)或多個(gè)客戶端設(shè)備(或簡(jiǎn)稱為“客戶端”)提供無(wú)線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)?？蛻舳丝赡馨ɡ缰悄茈娫捇蚱渌苿?dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備等。當(dāng)移動(dòng)客戶端在整個(gè)房屋內(nèi)移動(dòng)時(shí)，這些移動(dòng)客戶端可能自動(dòng)從一個(gè)無(wú)線接入點(diǎn)切換到另一范圍內(nèi)的無(wú)線接入點(diǎn)，以便為用戶提供整個(gè)房屋內(nèi)的無(wú)縫網(wǎng)絡(luò)連接性。附加地，如果特定無(wú)線接入點(diǎn)提供不良的覆蓋范圍，客戶端設(shè)備可能自動(dòng)嘗試連接到具有更好覆蓋范圍的不同無(wú)線接入點(diǎn)。[0030]在許多示例中，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者實(shí)施系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)和收集一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能度量，以監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)行為且測(cè)量站點(diǎn)處的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的性能。例如，服務(wù)水平期望(SLE)度量可以被用于測(cè)量無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能的各個(gè)方面。SLE度量尋求從網(wǎng)絡(luò)上的最終用戶體驗(yàn)的視角來(lái)測(cè)量和理解網(wǎng)絡(luò)性能。一個(gè)示例SLE度量是覆蓋范圍度量，其追蹤由客戶端被連接的接入點(diǎn)所測(cè)量的客戶端的接收信號(hào)強(qiáng)度指示器(RSSI)低于可配置閾值的用戶分鐘數(shù)。另一示例SLE度量是漫游度量，其追蹤客戶端的在規(guī)定閾值內(nèi)的兩個(gè)接入點(diǎn)之間的成功漫游百分比。指示無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能的一個(gè)或多個(gè)方面的任何其他度量。閾值可以由無(wú)線服務(wù)提供者定制和配置，以定義站點(diǎn)處的服務(wù)水平期望。8[0031]根據(jù)本文中所描述的一種或多種技術(shù)，虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)執(zhí)行主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎(PACE),該主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎被配置為動(dòng)態(tài)地構(gòu)建和應(yīng)用用于網(wǎng)絡(luò)診斷的無(wú)監(jiān)督的基于ML的模型，即使用未標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)所訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。如本文中所描述，技術(shù)使得虛擬網(wǎng)絡(luò)助理的主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎能夠檢測(cè)需要被解決的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題且支持對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中所標(biāo)識(shí)的故障的解決。[0032]作為一個(gè)示例，本公開描述了示例實(shí)施例，其中復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(例如無(wú)線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng))的網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)(NMS)實(shí)現(xiàn)主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎以確定在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中所檢測(cè)到的問(wèn)題是被預(yù)期作為系統(tǒng)正常操作的一部分還是非典型的。如果NMS確定在觀察到的狀況下問(wèn)題是典型的，那么假設(shè)問(wèn)題可以通過(guò)自我修復(fù)機(jī)制(諸如重啟或自動(dòng)重新配置機(jī)制)被解決，NMS就可以被配置為無(wú)視這些問(wèn)題。然而，如果NMS確定問(wèn)題在觀察到的狀況下不典型，那么NMS可以被配置為自動(dòng)調(diào)用更復(fù)雜且計(jì)算成本高的網(wǎng)絡(luò)分析，以確定問(wèn)題的根本原因且自動(dòng)執(zhí)行補(bǔ)救，諸如重新開始或重新配置一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)部件以恢復(fù)令人滿意的系統(tǒng)級(jí)體驗(yàn)(SLE)。[0033]在本文中所描述的各種示例中，技術(shù)能夠基于由NMS針對(duì)網(wǎng)絡(luò)所收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)構(gòu)建無(wú)監(jiān)督ML模型。例如，根據(jù)本文中所描述的技術(shù)，NMS可以基于從歷史上觀察到的消息和/或針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)中所提取的網(wǎng)絡(luò)事件，自動(dòng)生成和重新訓(xùn)練針對(duì)主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎的無(wú)監(jiān)督ML模型。然后，NMS的主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎可以將ML模型應(yīng)用于數(shù)據(jù)流和/或各種網(wǎng)絡(luò)事件類型的新收集到的數(shù)據(jù)(例如統(tǒng)計(jì)、消息、SLE度量等，本文中被稱為“PACE”事件數(shù)據(jù)或事件類型)的日志以檢測(cè)當(dāng)前觀察到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)與傳入數(shù)據(jù)流是否指示系統(tǒng)正常操作或傳入的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)是否指示對(duì)應(yīng)于需要緩解的出故障網(wǎng)絡(luò)的非典型系統(tǒng)行為事件或趨勢(shì)。[0034]如所描述，當(dāng)主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎將ML模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)指示需要緩解時(shí)，NMS可能調(diào)用虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)的更復(fù)雜的根本原因網(wǎng)絡(luò)分析部件以標(biāo)識(shí)異常系統(tǒng)行為的根本原因，且如果可能，那么觸發(fā)自動(dòng)化或半自動(dòng)化校正動(dòng)作。以此方式，主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎(PACE)可以構(gòu)建和應(yīng)用基于特定復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的ML模型，其中PACE被部署作為用于快速且有效地確定是否對(duì)從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)的元素所收集到(例如實(shí)時(shí))的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的傳入流執(zhí)行進(jìn)一步資源密集型分析的機(jī)制。[0035]進(jìn)一步地，除了標(biāo)識(shí)哪些問(wèn)題需要注意之外，本文中所描述的一些示例可以被配置為監(jiān)測(cè)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)所交換的消息以及許多操作計(jì)數(shù)器和統(tǒng)計(jì)。在正常操作期間，不同計(jì)數(shù)器和統(tǒng)計(jì)的值之間的比率可以假定可接受值的特定范圍內(nèi)的值，在本文中被稱為{Min,Max}范圍。如下文更詳細(xì)地描述，本文中所描述的技術(shù)的一個(gè)技術(shù)優(yōu)點(diǎn)是NMS可以被配置為構(gòu)建無(wú)監(jiān)督ML模型，以使得ML模型自動(dòng)確定和調(diào)整針對(duì)表示正常操作的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)(例如特定統(tǒng)計(jì)、計(jì)數(shù)器、度量等)的可接受值的動(dòng)態(tài){Min,Max}范圍，從而實(shí)現(xiàn)了提高用于確定是否觸發(fā)對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的更深入的根本原因分析的ML模型的準(zhǔn)確性和可靠性。[0036]圖1是示例網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100的框圖，其中虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)執(zhí)行主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎(PACE),該主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎被配置為基于實(shí)時(shí)收集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)地構(gòu)建、應(yīng)用和重新訓(xùn)練無(wú)監(jiān)督的基于ML的模型以供網(wǎng)絡(luò)診斷。[0037]示例網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100包括多個(gè)站點(diǎn)102A-102N,網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供者在這些站點(diǎn)處分別管理一個(gè)或多個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N。盡管在圖1中，每個(gè)站點(diǎn)102A-102N被示出為分別包括單9個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N,在一些示例中，每個(gè)站點(diǎn)102A-102N可以包括多個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，并且本公開在這方面不受限制。[0038]每個(gè)站點(diǎn)102A-102N包括多個(gè)接入點(diǎn)(AP),大體上被稱為AP142。例如，站點(diǎn)102A可以是任何類型的無(wú)線接入點(diǎn)，包括但不限于商業(yè)或企業(yè)AP、路由器或能夠提供無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接入的任何其他設(shè)備。[0039]每個(gè)站點(diǎn)102A-102N還包括多個(gè)客戶端設(shè)備，以其他方式被稱為用戶裝備設(shè)備 (UE),大體上被稱為UE148,從而表示每個(gè)站點(diǎn)內(nèi)的各種無(wú)線啟用的設(shè)備。例如，多個(gè)UE站點(diǎn)102N處。每個(gè)UE148可以是任何類型的無(wú)線客戶端設(shè)備，包括但不限于移動(dòng)設(shè)備(諸如感器或被配置為通過(guò)一個(gè)或多個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信的任何其他設(shè)備。[0040]示例網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100還包括用于在有線網(wǎng)絡(luò)內(nèi)提供聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的各種聯(lián)網(wǎng)部件，作為示例，包括用于認(rèn)證用戶和/或UE148的認(rèn)證、授權(quán)和記賬(AAA)服務(wù)器110、用于在認(rèn)證后向UE148動(dòng)態(tài)分配網(wǎng)絡(luò)地址(例如IP地址)的動(dòng)態(tài)主機(jī)配置協(xié)議(DHCP)服務(wù)器116、用于將域名解析為網(wǎng)絡(luò)地址的域名系統(tǒng)(DNS)服務(wù)器122、多個(gè)服務(wù)器128(例如web服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、文件服務(wù)器等)和網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)(NMS)136。如圖1中所示出，網(wǎng)絡(luò)100的各種設(shè)備和系統(tǒng)經(jīng)由一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)絡(luò)134(例如因特網(wǎng)和/或企業(yè)內(nèi)聯(lián)網(wǎng))被耦合在一起。服務(wù)器110、的一部分的任何其他服務(wù)器或設(shè)備中的每一個(gè)可以包括系統(tǒng)日志或誤差日志模塊，其中這些設(shè)備中的每一個(gè)都記錄設(shè)備的狀態(tài)，包括正常操作狀態(tài)和誤差狀況。[0041]在圖1的示例中，NMS136是基于云的計(jì)算平臺(tái)，其在站點(diǎn)102A-102N中的一個(gè)或多個(gè)站點(diǎn)處管理無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N。如本文中進(jìn)一步描述，NMS136提供管理工具的集成套件且實(shí)現(xiàn)本公開的各種技術(shù)。[0042]根據(jù)本文中所描述的技術(shù)，NMS136分別監(jiān)測(cè)從每個(gè)站點(diǎn)102A-102N處的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N所接收到的SLE度量，并且管理網(wǎng)絡(luò)資源，諸如每個(gè)站點(diǎn)處的AP142,以向站點(diǎn)處[0043]例如，NMS136可以包括虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)133,該虛擬網(wǎng)絡(luò)助理實(shí)現(xiàn)用于為IT操作提供實(shí)時(shí)洞察和簡(jiǎn)化的故障排除的事件處理平臺(tái)，且自動(dòng)采取校正動(dòng)作或提供推薦以主動(dòng)解決無(wú)線網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。VNA133可以例如包括事件處理平臺(tái)，該事件處理平臺(tái)被配置為處理來(lái)自與AP142和/或網(wǎng)絡(luò)134內(nèi)的節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的傳感器和/或代理的成百上千的并發(fā)事件流。例如，根據(jù)本文中所描述的各種示例，NMS136的VNA133可以包括底層分析和網(wǎng)絡(luò)誤差標(biāo)識(shí)引擎和警報(bào)系統(tǒng)。VNA133的底層分析引擎可以將歷史數(shù)據(jù)和模型應(yīng)用于入站事件流以計(jì)算斷言，諸如標(biāo)識(shí)出的異?；驑?gòu)成網(wǎng)絡(luò)誤差狀況的事件的預(yù)測(cè)發(fā)生。進(jìn)一步地，VNA本原因分析和自動(dòng)化或輔助誤差補(bǔ)救。[0044]由NMS136的VNA133實(shí)現(xiàn)的操作的進(jìn)一步示例細(xì)節(jié)在2015年6月30日所提交且標(biāo)題為“MonitoringWirelessAccessPointEvents”的美國(guó)申請(qǐng)系列第14/788,489號(hào)、2020年3月31日所提交且標(biāo)題為“NetworkSystemFaultResolutionUsingaMachineLearningModel”的美國(guó)申請(qǐng)系列第16/835,757號(hào)、2019年2月19日所提交且標(biāo)題為“SystemsandMethodsforaVirtualNetworkAssistant”的美國(guó)申請(qǐng)系列第16/279,243號(hào)、2018年12月31日所提交且標(biāo)題為“MethodsandApparatusforFacilitatingFaultDetectionand/orPredictiveFaultDetection”的美國(guó)申請(qǐng)系列第16/237,677系列第16/251,942號(hào)和2019年3月8日所提交且標(biāo)題為“MethodforConveyingAPError全部?jī)?nèi)容通過(guò)引用并入本文。用一個(gè)或多個(gè)校正動(dòng)作來(lái)校正誤差狀況的根本原因，從而自動(dòng)改進(jìn)底層SLE度量并且還自交且標(biāo)題為“SystemsandMethodsforaVirtualNetworkAssistant”的美國(guó)申請(qǐng)系列第16/279,243號(hào)、2018年12月31日所提交且標(biāo)題為“MethodsandApparatusfor第16/237,677號(hào)、2019年1月18日所提交且標(biāo)題為“MethodforSpatio-Temporal新訓(xùn)練(多個(gè))無(wú)監(jiān)督ML模型137的虛擬網(wǎng)絡(luò)助理的主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)137操作以預(yù)測(cè)預(yù)期在當(dāng)前觀察時(shí)間幀期間針對(duì)各種類型的網(wǎng)絡(luò)事件中的每種類型的網(wǎng)絡(luò)11135將那些網(wǎng)絡(luò)事件標(biāo)記為指示異常行為，從而觸發(fā)VNA133對(duì)那些事件執(zhí)行根本原因分夠準(zhǔn)確地確定哪些潛在的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題應(yīng)該進(jìn)行更深入的根本原因分析和哪些問(wèn)題應(yīng)該被視而消除誤報(bào)，這些誤報(bào)可能以其他方式出現(xiàn)且導(dǎo)致與根本原因分析相關(guān)聯(lián)的資源過(guò)度分模型137,以確定收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)是否應(yīng)該被丟棄，或數(shù)據(jù)是否表示需要被轉(zhuǎn)發(fā)給2中所示出的示例接入點(diǎn)200可以被用于實(shí)現(xiàn)如本文中關(guān)于圖1所示出和描述的任何AP于發(fā)送和接收網(wǎng)絡(luò)通信，例如分組。有線接口230直接或間接地將接入點(diǎn)200耦合到圖1的括Wi-Fi802.11接口(例如2.4GHz和/或5GHz)并且第二無(wú)線接口220B可以包括藍(lán)牙接口用于定義軟件或計(jì)算機(jī)程序的軟件指令，被存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)諸如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括存儲(chǔ)設(shè)備(例如磁盤驅(qū)動(dòng)器或光驅(qū))或存儲(chǔ)器(諸如閃速存儲(chǔ)器或RAM)或任何其他類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)器，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令以使一個(gè)或多個(gè)處理器206執(zhí)行本文中所描述的技術(shù)。[0054]存儲(chǔ)器212包括一個(gè)或多個(gè)設(shè)備，其被配置為存儲(chǔ)與接入點(diǎn)200的操作相關(guān)聯(lián)的編程模塊和/或數(shù)據(jù)。例如，存儲(chǔ)器212可以包括計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，諸如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括存儲(chǔ)設(shè)備(例如磁盤驅(qū)動(dòng)器或光驅(qū))或存儲(chǔ)器(諸如閃速存儲(chǔ)器或RAM)或任何其他類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)器，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令以使一個(gè)或多個(gè)處理器206執(zhí)行本文中所描述的技術(shù)。[0055]在該示例中，存儲(chǔ)器212存儲(chǔ)可執(zhí)行軟件，包括應(yīng)用編程接口(API)240、通信管理器242、配置設(shè)置250、設(shè)備狀態(tài)日志252和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置254。設(shè)備狀態(tài)日志252包括特定于接入點(diǎn)200的事件列表。事件可以包括正常事件和誤差事件兩者的日志，諸如例如存儲(chǔ)器狀針對(duì)每個(gè)事件的時(shí)間和日期戳。日志控制器255基于來(lái)自NMS136的指令確定設(shè)備的日志記錄級(jí)別。數(shù)據(jù)254可以存儲(chǔ)由接入點(diǎn)200使用和/或生成的任何數(shù)據(jù)，包括從UE148所收集到的數(shù)據(jù)，諸如被用于運(yùn)算一個(gè)或多個(gè)SLE度量的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由接入點(diǎn)200傳輸以用于無(wú)線[0056]通信管理器242包括程序代碼，當(dāng)由(多個(gè))處理器206執(zhí)行時(shí)，該程序代碼允許接入點(diǎn)200經(jīng)由(多個(gè))接口230和/或220A-220C中的任一個(gè)與UE148和/或(多個(gè))網(wǎng)絡(luò)134通信。配置設(shè)置250包括用于接入點(diǎn)200的任何設(shè)備設(shè)置，諸如針對(duì)(多個(gè))無(wú)線接口220A-220C中的每個(gè)無(wú)線接口的無(wú)線電設(shè)置。這些設(shè)置可以手動(dòng)地被配置或可以由NMS136遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和管理在定期(例如每小時(shí)或每天)基礎(chǔ)上優(yōu)化無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能。[0057]輸入/輸出(I/0)210表示能夠與用戶交互的物理硬件部件，諸如按鈕、顯示器等。盡管未示出，但存儲(chǔ)器212通常存儲(chǔ)可執(zhí)行軟件，以用于控制關(guān)于經(jīng)由I/0210所接收到的輸入的用戶接口。[0058]如本文中所描述，AP設(shè)備200可以測(cè)量來(lái)自狀態(tài)日志252的SLE相關(guān)數(shù)據(jù)(即網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù))且將其報(bào)告給NMS136.SLE相關(guān)數(shù)據(jù)可以包括指示無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的性能和/或狀態(tài)的各種參數(shù)。參數(shù)可以由一個(gè)或多個(gè)UE設(shè)備和/或一個(gè)或多個(gè)AP200在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中被測(cè)量和/或確定。NMS136基于從無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的AP所接收到的SLE相關(guān)將SLE度量存儲(chǔ)為事件數(shù)據(jù)139(圖1)。根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)，NMS136的PACE135分析與無(wú)線網(wǎng)絡(luò)相關(guān)聯(lián)的SLE度量(即事件數(shù)據(jù)139)以動(dòng)態(tài)地構(gòu)建、訓(xùn)練、應(yīng)用和重新訓(xùn)練(多個(gè))無(wú)監(jiān)督ML模型137以確定收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)是否表示需要被VNA133進(jìn)一步分析以支持根本原因分析和故障解決的異常行為。[0059]圖3示出了根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)所配置的示例網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)(NMS)300。NMS300可以被用于實(shí)現(xiàn)例如圖1中的NMS136。在這種示例中，NMS300負(fù)責(zé)分別在站點(diǎn)接收由AP200所收集到的數(shù)據(jù)，諸如被用于運(yùn)算一個(gè)或多個(gè)SLE度量的數(shù)據(jù)，并且分析該數(shù)據(jù)以用于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N的基于云的管理。在一些示例中，NMS300可以是圖1中所示出的另一服務(wù)器的一部分或任何其他服務(wù)器的一部分。[0060]NMS300包括通信接口330、一個(gè)或多個(gè)處理器306、用戶接口310、存儲(chǔ)器312和數(shù)據(jù)庫(kù)318。各種元件經(jīng)由總線314被耦合在一起，各種元件可以通過(guò)該總線交換數(shù)據(jù)和信息。[0061](多個(gè))處理器306執(zhí)行軟件指令，諸如被用于定義軟件或計(jì)算機(jī)程序的軟件指令，被存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)(諸如存儲(chǔ)器312),諸如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括存儲(chǔ)設(shè)備(例如磁盤驅(qū)動(dòng)器或光驅(qū))或存儲(chǔ)器(諸如閃速存儲(chǔ)器或RAM)或任何其他類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)器，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令以使一個(gè)或多個(gè)處理器306執(zhí)行本文中所描述的技術(shù)。[0062]通信接口330可以包括例如以太網(wǎng)接口。通信接口330將NMS300耦合到網(wǎng)絡(luò)和/或因特網(wǎng)，諸如如圖1中所示出的任何(多個(gè))網(wǎng)絡(luò)134和/或任何局域網(wǎng)。通信接口330包括接和/或形成網(wǎng)絡(luò)100的部分的任何其他設(shè)備或系統(tǒng)(諸如圖1中所示出)中的任一個(gè)接收/傳輸數(shù)據(jù)和信息。由NMS300接收到的數(shù)據(jù)和信息可以包括例如從接入點(diǎn)200所接收到的SLE相關(guān)或事件日志數(shù)據(jù)，該接入點(diǎn)被NMS300使用以遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N的性能。NMS還可以經(jīng)由通信接口330將數(shù)據(jù)傳輸給任何網(wǎng)絡(luò)設(shè)備(諸如任何網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)102A-102N處的AP142)以遠(yuǎn)程管理無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N。[0063]存儲(chǔ)器312包括一個(gè)或多個(gè)設(shè)備，其被配置為存儲(chǔ)與NMS300的操作相關(guān)聯(lián)的編程模塊和/或數(shù)據(jù)。例如，存儲(chǔ)器312可以包括計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，諸如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括存儲(chǔ)設(shè)備(例如磁盤驅(qū)動(dòng)器或光驅(qū))或存儲(chǔ)器(諸如閃速存儲(chǔ)器或RAM)或任何其他類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)器，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令以使一個(gè)或多個(gè)處理器306執(zhí)行本文中所描述的技術(shù)。[0064]在該示例中，存儲(chǔ)器312包括API320、SLE模塊322、虛擬網(wǎng)絡(luò)助理(VNA)/AI引擎350、無(wú)線電資源管理(RRM)引擎360和根本原因分析引擎370.NMS300還可以包括被配置用于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和管理(包括任何AP142/200的遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和管理)的任何其他編程模塊、軟件引擎和/或接口。[0065]SLE模塊322能夠設(shè)置和追蹤針對(duì)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)106A-106N的SLE度量的閾值。SLE模塊322進(jìn)一步分析由AP收集到的SLE相關(guān)數(shù)據(jù)，諸如來(lái)自每個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N中的UE的任收集SLE相關(guān)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)被傳輸給NMS300,其由SLE模塊322執(zhí)行以確定針對(duì)當(dāng)前被連接到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A的每個(gè)UE148A-1到148A-N的一個(gè)或多個(gè)SLE度量。一個(gè)或多個(gè)SLE度量還可以被聚合到站點(diǎn)處的每個(gè)AP,以深入了解每個(gè)AP對(duì)站點(diǎn)處的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)性能的貢獻(xiàn)。SLE度量追蹤服務(wù)級(jí)別是否滿足針對(duì)每個(gè)SLE度量所配置的閾值。每個(gè)度量還可以包括一個(gè)或多個(gè)分類器。如果度量不滿足SLE閾值，那么失敗可能被歸因于分類器之一，以進(jìn)一步理解失敗發(fā)生的位置。[0066]可以由NMS300確定的示例SLE度量及其分類器在表1中被示出。連接時(shí)間花費(fèi)比連接到因特網(wǎng)的指定閾值長(zhǎng)的連接數(shù)。分類器：關(guān)聯(lián)、授權(quán)、DHCP、因特網(wǎng)服務(wù)吞吐量客戶端的估計(jì)吞吐量低于指定閾值的時(shí)間量。分類器：容量、覆蓋范圍、設(shè)備能力、網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題覆蓋范圍由接入點(diǎn)測(cè)量的客戶端的RSSI低于指定閾值的用戶分鐘數(shù)。分類器：不對(duì)稱下行、不對(duì)稱上行、Wi-Fi干擾容量客戶端經(jīng)歷“不良”容量的用戶分鐘數(shù)。分類器：AP負(fù)載、非Wi-Fi干擾、Wi-Fi干擾漫游在客戶端漫游所花費(fèi)的指定目標(biāo)時(shí)間內(nèi)的針對(duì)客分類器：無(wú)快速漫游、次優(yōu)11r漫游、次優(yōu)okc漫游、慢速漫游成功連接在客戶端與網(wǎng)絡(luò)的初始連接期間當(dāng)客戶端從一個(gè)分類器：關(guān)聯(lián)、授權(quán)、DHCP這可以基于AP重啟、AP無(wú)法到達(dá)事件和站點(diǎn)關(guān)分類器：AP重啟、AP無(wú)法到達(dá)、站點(diǎn)關(guān)閉RRM引擎360監(jiān)測(cè)針對(duì)每個(gè)站點(diǎn)106A-106N的一個(gè)或多個(gè)度量，以便了解和優(yōu)化每個(gè)站點(diǎn)處的RF環(huán)境。例如，RRM引擎360可以在站點(diǎn)102處監(jiān)測(cè)針對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106的覆蓋范圍和容量SLE度量，以便標(biāo)識(shí)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106中的SLE覆蓋范圍和/或容量的潛在問(wèn)題，且對(duì)每個(gè)站點(diǎn)處的接入點(diǎn)的無(wú)線電設(shè)置進(jìn)行調(diào)整以解決標(biāo)識(shí)出的問(wèn)題。例如，RRM引擎可以跨每個(gè)網(wǎng)絡(luò)106A-106N中的所有AP142確定信道且傳輸功率分布。例如，RRM引擎360可以監(jiān)測(cè)事件、站點(diǎn)106處的一個(gè)或多個(gè)AP142的配置，其目的是改進(jìn)覆蓋范圍和容量SLE度量，且從而為用戶提供改進(jìn)的無(wú)線體驗(yàn)。[0071]VNA/AI引擎350分析從AP142/200所接收到的數(shù)據(jù)以及其自己的數(shù)據(jù)以標(biāo)識(shí)不希望的異常狀態(tài)何時(shí)在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N之一中被遇到。例如，VNA/AI引擎350可以使用根本原因分析模塊370來(lái)標(biāo)識(shí)任何不希望的或異常狀態(tài)的根本原因。在一些示例中，根本原因分析模塊370利用基于人工智能的技術(shù)來(lái)幫助標(biāo)識(shí)一個(gè)或多個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106A-106N處的(多個(gè))任何不良SLE度量的根本原因。附加地，VNA/AI引擎350可以自動(dòng)調(diào)用旨在解決一個(gè)或多個(gè)不良SLE度量的(多個(gè))標(biāo)識(shí)出的根本原因的一個(gè)或多個(gè)校正動(dòng)作?？梢杂蒝NA/AI引擎350自動(dòng)調(diào)用的校正動(dòng)作的示例可以包括但不限于：調(diào)用RRM360以重啟一個(gè)或多個(gè)AP,調(diào)整/修改特定AP中的特定無(wú)線電的傳輸功率，向特定AP添加SSID配置，改變AP或AP集合上的信道等。校正動(dòng)作還可以包括重新啟動(dòng)交換機(jī)和/或路由器，調(diào)用將新軟件下載到AP、交換機(jī)或路由器等。這些校正動(dòng)作僅出于示例目的被給出，而本公開不限于這方面。如果自動(dòng)校正動(dòng)作不可用或不能充分解決根本原因，那么VNA/AI引擎350可以主動(dòng)提供通知，包括將由IT人員采取以解決網(wǎng)絡(luò)誤差的推薦校正動(dòng)作。[0072]根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)，用以對(duì)事件數(shù)據(jù)(SLE度量316)動(dòng)態(tài)地構(gòu)建、訓(xùn)練、應(yīng)用和重新訓(xùn)練(多個(gè))無(wú)監(jiān)督ML模型337的虛擬網(wǎng)絡(luò)助理的PACE335以確定收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)是否表示需要被VNA350的根本原因分析370進(jìn)一步分析以支持故障的標(biāo)識(shí)和解決的異常行為。[0073]本公開的技術(shù)提供了一個(gè)或多個(gè)優(yōu)點(diǎn)。例如，技術(shù)使得自動(dòng)化虛擬網(wǎng)絡(luò)助理350能夠準(zhǔn)確地確定哪些潛在的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題應(yīng)該進(jìn)行更深入的根本原因分析370和哪些問(wèn)題應(yīng)該被視為可以在正常過(guò)程中被解決的噪聲或瞬態(tài)問(wèn)題并且因此可以被無(wú)視。進(jìn)一步地，為了實(shí)現(xiàn)某些技術(shù)效率，技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型337的自動(dòng)化虛擬網(wǎng)絡(luò)助理，從而減少和/或消除將每個(gè)消息流和統(tǒng)計(jì)加標(biāo)簽為表示“良好/正?！毕⒘髁鞯暮臅r(shí)工作。此外，技術(shù)支持自動(dòng)重新訓(xùn)練基于ML的模型，以便適應(yīng)不斷變化的網(wǎng)絡(luò)狀況，從而消除誤報(bào)，這些誤報(bào)可能以其他方式出現(xiàn)且導(dǎo)致與根本原因分析相關(guān)聯(lián)的資源過(guò)度分配。[0074]圖4示出了示例用戶裝備(UE)設(shè)備400。圖4中所示出的示例UE設(shè)備400可以被用于實(shí)現(xiàn)如本文中關(guān)于圖1所示出和描述的任何UE148.UE設(shè)備400可以包括任何類型的無(wú)線客戶端設(shè)備，并且本公開在這方面不受限制。例如，UE設(shè)備400可以包括移動(dòng)設(shè)備(諸如智能電何其他類型的移動(dòng)或可穿戴式設(shè)備。UE400還可以包括任何類型的IoT客戶端設(shè)備，諸如打印機(jī)、安全傳感器或設(shè)備、環(huán)境傳感器或被配置為通過(guò)一個(gè)或多個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信的任何其他連接設(shè)備。[0075]根據(jù)本公開的一種或多種技術(shù)，一個(gè)或多個(gè)SLE參數(shù)值(即，由NMS136用于運(yùn)算一個(gè)或多個(gè)SLE度量的數(shù)據(jù))從無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)UE400被接收到。例如，NMS136從圖1的網(wǎng)絡(luò)從UE148接收SLE參數(shù)值，并且NMS可以在由第一預(yù)定時(shí)間段(例如每10分鐘或其他預(yù)定時(shí)間段)定義的定期基礎(chǔ)上針對(duì)每個(gè)UE運(yùn)算一個(gè)或多個(gè)SLE度量。[0076]UE設(shè)備400包括有線接口430412和用戶接口410。各種元件經(jīng)由總線414被耦合在一起，各種元件可以通過(guò)該總線交換數(shù)據(jù)和信息。有線接口430包括接收器432和傳輸器434。如果需要，有線接口430可以被用于將UE400耦合到圖1的(多個(gè))網(wǎng)絡(luò)134。第一無(wú)線接口420A、第二無(wú)線接口420B和第三無(wú)線接口420C分別包括接收器422A、422B和422C,每個(gè)接收器包括接收天線，UE400可以經(jīng)由該接信的其他設(shè)備)接收無(wú)線信號(hào)。第一無(wú)線接口420A、第二無(wú)線接口420B和第三無(wú)線接口420C分別還包括傳輸器424A、424B和424C,每個(gè)傳輸器包括傳輸天線，UE400可以經(jīng)由該傳輸天線向無(wú)線通信設(shè)備(諸如圖1的AP142、圖2的AP200、其他UE138和/或被配置用于無(wú)線通信的其他設(shè)備)傳輸無(wú)線信號(hào)。在一些示例中，第一無(wú)線接口420A可以包括Wi-Fi802.11接口(例如2.4GHz和/或5GHz)并且第二無(wú)線接口420B可以包括藍(lán)牙接口和/或藍(lán)牙低功耗接口。第三無(wú)線接口420C可以包括例如蜂窩接口，UE設(shè)備400可以通過(guò)該蜂窩接口連接到蜂窩網(wǎng)絡(luò)。[0077](多個(gè))處理器406執(zhí)行軟件指令，諸如被用于定義軟件或計(jì)算機(jī)程序的軟件指令，被存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)(諸如存儲(chǔ)器412),諸如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括存儲(chǔ)設(shè)備(例如磁盤驅(qū)動(dòng)器或光驅(qū))或存儲(chǔ)器(諸如閃速存儲(chǔ)器或RAM)或任何其他類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)器，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令以使一個(gè)或多個(gè)處理器406執(zhí)行本文中所描述的技術(shù)。[0078]存儲(chǔ)器412包括一個(gè)或多個(gè)設(shè)備，其被配置為存儲(chǔ)與UE400的操作相關(guān)聯(lián)的編程模塊和/或數(shù)據(jù)。例如，存儲(chǔ)器412可以包括計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，諸如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括存儲(chǔ)設(shè)備(例如磁盤驅(qū)動(dòng)器或光驅(qū))或存儲(chǔ)器(諸如閃速存儲(chǔ)器或RAM)或任何其他類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)器，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)指令以使一個(gè)或多個(gè)處理器406執(zhí)行本文中所描述的技術(shù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置454。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置454可以包括例如狀態(tài)/誤差日志，該狀態(tài)/誤差日志包括事件列表和/或特定于UE400的SLE相關(guān)數(shù)據(jù)。根據(jù)基于來(lái)自網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的指令的日志記錄級(jí)別，事件可以包括正常事件和誤差事件兩者的日志。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置454可以存儲(chǔ)由UE400使用和/或生成的任何數(shù)據(jù)，諸如被用于運(yùn)算一個(gè)或多個(gè)SLE度量的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由UE400收集且被傳輸給無(wú)線網(wǎng)絡(luò)106中的任何AP138以用于進(jìn)一步傳輸給NMS136。[0080]通信模塊444包括程序代碼，當(dāng)由(多個(gè))處理器406執(zhí)行時(shí)，該程序代碼使得UE400能夠使用(多個(gè))有線接口430、無(wú)線接口420A-420B和/或蜂窩接口450C中的任一個(gè)進(jìn)行通信。配置設(shè)置450包括針對(duì)(多個(gè))無(wú)線接口420A-420B和/或蜂窩接口420C中的每一個(gè)的UE400設(shè)置的任何設(shè)備設(shè)置。[0081]圖5是圖示根據(jù)本文中所描述的技術(shù)所配置的示例網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500的框圖。在一個(gè)或多個(gè)示例中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500實(shí)現(xiàn)被附接到圖1的網(wǎng)絡(luò)134的設(shè)備或服務(wù)器，例如路由器、交換機(jī)等。在一些實(shí)施例中，圖4的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)400是圖1的服務(wù)器110、116、122、128或圖1的網(wǎng)絡(luò)134的路由器/交換機(jī)。[0082]在該示例中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500包括經(jīng)由總線509被耦合在一起的通信接口502(例如以存儲(chǔ)器512和部件516的組件，例如硬件模塊的組件，例如電路的組件，各種元件可以通過(guò)該總線交換數(shù)據(jù)和信息。通信接口502將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500耦合到網(wǎng)絡(luò)，諸如企業(yè)網(wǎng)絡(luò)。雖然僅一個(gè)接口通過(guò)示例的方式被示出，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)該認(rèn)識(shí)到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)可以并且通常確實(shí)具有多個(gè)通信接口。通信接口502包括接收器520,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500(例如服務(wù)器)可以經(jīng)由該通知服務(wù)(SNS)查找和網(wǎng)頁(yè)請(qǐng)求。通信接口502包括傳輸器522,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500(例如服務(wù)器)[0083]存儲(chǔ)器512存儲(chǔ)可執(zhí)行軟件應(yīng)用532、操作系統(tǒng)540和數(shù)據(jù)/信息530。數(shù)據(jù)530包括系統(tǒng)日志和/或誤差日志，該系統(tǒng)日志和/或誤差日志基于根據(jù)來(lái)自網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的指令的日志記錄級(jí)別存儲(chǔ)針對(duì)節(jié)點(diǎn)500和/或其他設(shè)備(諸如無(wú)線接入點(diǎn))的SLE度量(事件數(shù)據(jù))。在一些示例中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500可以將SLE度量轉(zhuǎn)發(fā)給網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)(例如圖1的NMS136)以用于如本文中所描述的分析。備選地或附加地，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)500可以提供平臺(tái)以供執(zhí)行PACE135,以基于數(shù)據(jù)530(SLE度量)在本地構(gòu)建、訓(xùn)練、應(yīng)用和重新訓(xùn)練(多個(gè))無(wú)監(jiān)督ML模型337,以確定收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)是否應(yīng)該被丟棄，或數(shù)據(jù)是否表示需要被轉(zhuǎn)發(fā)給NMS136以供對(duì)VNA350進(jìn)行進(jìn)一步根本原因分析(圖2)以支持故障的標(biāo)識(shí)和解決的異常行為。[0085]圖6是根據(jù)本文中所描述的技術(shù)由PACE(諸如PACE135)收集和使用的網(wǎng)絡(luò)事件的簡(jiǎn)化示例表600.NMS136從消息中提取事件，這些消息從接入點(diǎn)142和/或網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)(諸如網(wǎng)絡(luò)134的路由器和交換機(jī))被接收到。通知NMS136關(guān)于網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生的消息可以在網(wǎng)絡(luò)事等活動(dòng)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)事件)已經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)的任何部件經(jīng)歷之后的任何時(shí)間到達(dá)。[0086]示例消息600包括ID,該ID包括針對(duì)列620的行中所列出的每個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件的索引號(hào)。簡(jiǎn)化表包括15個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件，但事件數(shù)量可能大得多，其中事件的數(shù)量取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中所包括的事件數(shù)量。列610提供針對(duì)事件的索引，這些索引可以被用于簡(jiǎn)化對(duì)特定事件的引用。事件字典表600的列630提供了可以被顯示以支持IT技術(shù)人員或系統(tǒng)管理員對(duì)系統(tǒng)的服務(wù)的文本。[0087]列640包括指定網(wǎng)絡(luò)事件類型的數(shù)據(jù)且?guī)椭鷮⑹录诸悶橄嚓P(guān)事件的特定組，并且列650提供每個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件的性質(zhì)的更詳細(xì)的文本描述。來(lái)自注釋欄650的信息對(duì)于可能需要服務(wù)于系統(tǒng)但未被下文更詳細(xì)地描述的自動(dòng)化系統(tǒng)使用的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)可能是有用的。[0088]估計(jì)網(wǎng)絡(luò)事件計(jì)數(shù)器的預(yù)期可變性和邊界[0089]圖7圖示了示例性時(shí)間窗700A、700B、700C到700m+1,這些時(shí)間窗由PACE135使用以實(shí)時(shí)(即當(dāng)事件數(shù)據(jù)139在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100內(nèi)被收集到時(shí))動(dòng)態(tài)地測(cè)量與針對(duì)每個(gè)不同類型的網(wǎng)絡(luò)事件的計(jì)數(shù)器值相關(guān)聯(lián)的可變性。在該示例中，時(shí)間窗序列700A的第一時(shí)間窗在時(shí)間t。處開始且持續(xù)w秒的持續(xù)時(shí)間。類似地，連續(xù)的時(shí)間窗在時(shí)間to+時(shí)間t?+2。在每個(gè)時(shí)間窗期間，PACE135監(jiān)測(cè)到達(dá)的網(wǎng)絡(luò)事件且維持在特定時(shí)間窗期間針對(duì)每種類型的網(wǎng)絡(luò)事件的發(fā)生次數(shù)的計(jì)數(shù)。在一些示例中，PACE135創(chuàng)建和存儲(chǔ)計(jì)數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)事件的向量(在本文中被稱為PACE事件或VPE的向量):[0090]VPE(t)=[c?,C?,C?,…c]等式1[0093]c;-在所述時(shí)間期間發(fā)生的第一網(wǎng)絡(luò)事件i的數(shù)量[0095]t-指示時(shí)間窗開始的時(shí)間標(biāo)記[0096]i-網(wǎng)絡(luò)事件的索引，諸如圖6的列610的索引[0097]n-網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)量。[0098]如下文參考圖8的流程圖800更詳細(xì)地解釋，由于時(shí)間原點(diǎn)t。是任意選擇的，所以PACE135檢查且確定如果時(shí)間窗的原點(diǎn)開始于稍微不同的時(shí)間，那么計(jì)數(shù)器c?到c,中的每一個(gè)計(jì)數(shù)器的值將是什么。以此方式，PACE135使用偏移了時(shí)間增量的重疊時(shí)間窗序列700a-700m的滑動(dòng)窗動(dòng)態(tài)地測(cè)量針對(duì)事件數(shù)據(jù)的時(shí)間序列的計(jì)數(shù)器值的可變性，例如從AP和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)所接收到的事件數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)流。[0099]圖8是圖示由PACE135執(zhí)行的用于估計(jì)網(wǎng)絡(luò)事件計(jì)數(shù)器的預(yù)期可變性和可接受邊界的示例過(guò)程800的流程圖。每個(gè)事件計(jì)數(shù)器參數(shù)/元素的具體值取決于時(shí)間t。的具體起始點(diǎn)，其中時(shí)間窗被設(shè)置成開始。例如，參考圖7,事件計(jì)數(shù)器中的每個(gè)事件計(jì)數(shù)器用于建立等式1中所描述的網(wǎng)絡(luò)事件向量。在時(shí)間窗序列700a的時(shí)間窗內(nèi)由PACE135測(cè)量的事件計(jì)數(shù)器將不同于在時(shí)間窗序列700b的時(shí)間窗內(nèi)(這在增量秒后開始)或在時(shí)間窗序列700(m+1)的時(shí)間窗內(nèi)(這在增量秒前開始)測(cè)量的事件計(jì)數(shù)器。[0100]由PACE135執(zhí)行的用于處理事件數(shù)據(jù)139的過(guò)程800開始于操作805且繼續(xù)到操作810,其中PACE135確定初始時(shí)間窗參數(shù)，諸如起始點(diǎn)t0、窗持續(xù)時(shí)間(例如2周)、起始時(shí)間遞增增量(例如5分鐘)以及使起始時(shí)間t。變化的范圍(限制)。PACE135可以基于由系統(tǒng)管理員、數(shù)據(jù)科學(xué)家或其他用戶提供的配置數(shù)據(jù)來(lái)確定這些值。雖然下文過(guò)程參考VPE的特定元素c;被描述，但是應(yīng)當(dāng)理解，PACE135針對(duì)PACE向量的n個(gè)元素中的每一個(gè)元素(即針對(duì)每個(gè)計(jì)數(shù)器)執(zhí)行相同的過(guò)程。[0101]一旦PACE135在操作810中確定了初始參數(shù)，PACE135就進(jìn)行到步驟815,在該步驟中系統(tǒng)針對(duì)時(shí)間窗序列中的每個(gè)時(shí)間窗測(cè)量、累積且存儲(chǔ)針對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件計(jì)數(shù)器的總數(shù)。由PACE135生成和存儲(chǔ)的這種多元時(shí)間序列數(shù)據(jù)的示例在圖9中被圖示。在一些示例中，測(cè)量和觀察到的PACE計(jì)數(shù)器被存儲(chǔ)在表中，諸如圖10中所圖示的表。[0102]在通過(guò)步驟820的第一迭代(其由圖10中的行1050圖示)中，僅表10的初始值存在，并且如此，PACE135將由列1015圖示的測(cè)量參數(shù)c;(在步驟825中將為由列1020圖示的c;Max)設(shè)置為對(duì)應(yīng)時(shí)間窗內(nèi)的每個(gè)c;的對(duì)應(yīng)測(cè)量VPE值的值。類似地，在通過(guò)步驟830的第一迭代中，僅c的初始參數(shù)存在，并且如此，PACE135在操作835中將列1025中所圖示的CiMin設(shè)置為對(duì)應(yīng)時(shí)間窗t?內(nèi)的由行1050所圖示的對(duì)應(yīng)測(cè)量VPE參數(shù)c的值。這些初始參數(shù)分配在圖10中被示出。[0103]根據(jù)示例實(shí)現(xiàn)，當(dāng)時(shí)間窗的原點(diǎn)處于t0時(shí)所獲得的VPE計(jì)數(shù)器值被用作C*,并且從這些計(jì)數(shù)器值所構(gòu)建的VPE向量被稱為VPE*。[0104]PACE135進(jìn)行到步驟840,在該步驟中新的起始時(shí)間點(diǎn)通過(guò)將起始時(shí)間點(diǎn)遞增或遞減增量秒被設(shè)置。在操作845中，PACE135確定窗口的新起始時(shí)間是否仍在用于使時(shí)間窗的起始時(shí)間變化的限制內(nèi)。或換句話說(shuō)，時(shí)間原點(diǎn)是否仍在時(shí)間增量]內(nèi)。如果是這樣，那么PACE135循環(huán)回到操作815且在具有與前一時(shí)間窗不同的起始點(diǎn)的每個(gè)新時(shí)間窗中測(cè)量VPE值。這些測(cè)量的示例在圖10行1055中被圖示，VPE的每個(gè)元素的測(cè)量值或計(jì)數(shù)為。假定c?'>c?,PACE135將c?設(shè)置為c?max,假定c?>c?',方法將c2設(shè)置為c?min,且假定c'>c?,方法將c?！O(shè)置為c。max。類似地，針對(duì)由行1060圖135不改變表中的條目，且假定,PACE135將c”設(shè)置為c?min。覆蓋預(yù)定時(shí)間段。該持續(xù)時(shí)間基于用于使在初始操作810中被設(shè)置的時(shí)間窗的起始時(shí)間變化的閾值。時(shí)間段涵蓋高達(dá)t?+增的時(shí)間，其中m是預(yù)定數(shù)。類似的時(shí)間段可以被用于將起始時(shí)間向后移位到t?-m(圖中未示出)。在步驟850中，PACE135確定針對(duì)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)事件類型(即SLE參數(shù))的計(jì)數(shù)的可變性，具體地，基于在先前步驟中所設(shè)置的值確定針對(duì)每個(gè)時(shí)間窗中的每個(gè)VPE計(jì)數(shù)器的對(duì)應(yīng)ciMax和ciMin絡(luò)事件的確定的基于時(shí)間的可變性來(lái)增強(qiáng)未標(biāo)記的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)139,以產(chǎn)生用于訓(xùn)練ML模型137的增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該ML模型用于預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)事件的估計(jì)計(jì)數(shù)以及定義針對(duì)每個(gè)網(wǎng)絡(luò)類型的預(yù)期計(jì)數(shù)的對(duì)應(yīng)范圍的估計(jì)最小和最大閾值。以被配置為每W秒重復(fù)方法800,并且連續(xù)產(chǎn)生對(duì)應(yīng)向量VPE*、VPEMin和VPEMax的時(shí)間序列以用于鑒于實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)自適應(yīng)地重建ML模型137。[0109]圖9圖示了根據(jù)上文所討論的過(guò)程800的由PACE135獲得的VPE計(jì)數(shù)器的值的時(shí)間序列。在該示例中，x軸910提供時(shí)間并且在一個(gè)示例實(shí)現(xiàn)中針對(duì)對(duì)應(yīng)VPE計(jì)數(shù)器值提供時(shí)間910的每個(gè)原點(diǎn)時(shí)間，圖圖示了VPE*930和動(dòng)態(tài)地確定的VPEMax940和VPEMin950的值。[0110]訓(xùn)練系統(tǒng)行為模型[0111]圖11是操作以訓(xùn)練行為ML模型137的PACE135的部件1100的框圖。如上文所描述，由PACE135生成的VPE計(jì)數(shù)器1110的歷史值的時(shí)間序列被用作對(duì)動(dòng)態(tài)邊界確定模塊1115的輸入。如上文更詳細(xì)地解釋，由PACE135生成的PACE計(jì)數(shù)器的每個(gè)向量對(duì)應(yīng)于由w秒分開的滑動(dòng)時(shí)間窗集合。此時(shí)，動(dòng)態(tài)邊界確定模塊輸出值C,*、C;Max和C,Min。(C,*的值實(shí)際上與C;相同)。如下文參考圖12A和圖12B所解釋，這些值被用作對(duì)模塊1150的輸入以導(dǎo)出VPE預(yù)測(cè)誤差的函數(shù)。[0112]在操作中，PACE135將系統(tǒng)行為模型1120(即ML模型137)應(yīng)用于接收到的事件數(shù)據(jù)139(被稱為歷史VPE計(jì)數(shù)器1110),該事件數(shù)據(jù)作為輸出1130產(chǎn)生針對(duì)VPE的當(dāng)前值的估[0113][VPEt-k,VPEt-k+1,…VPEL-1]->行為模型->預(yù)測(cè)VPE[0115][VPEt-k,VPEt-k+1,…VPE]是歷史VPE計(jì)數(shù)器的值的時(shí)間序列，行為模型是圖11的模塊1120,以及[0117]在一些示例實(shí)現(xiàn)中，估計(jì)(輸出)VPE向量1130的維度可以與輸入VPE向量1110的值相同。根據(jù)另一示例實(shí)現(xiàn)，估計(jì)(輸出)VPE向量的維度小于輸入向量的維度。例如，假定輸入向量由以下兩個(gè)值組成：客戶端數(shù)量和未能與AP相關(guān)聯(lián)的客戶端數(shù)量。因此，輸入VPE具有維度2。根據(jù)示例實(shí)現(xiàn)之一，估計(jì)VPE可能僅包含未能關(guān)聯(lián)的客戶端數(shù)量，因此預(yù)測(cè)VPE具有維度1。度不同時(shí)，僅兩個(gè)向量共有的元素被減法模塊1140利用。[0119]減法模塊1140的輸出是表示如下的VPE預(yù)測(cè)誤差的誤差向量：[0123]VPE-時(shí)間t處的網(wǎng)絡(luò)元素向量[0124]預(yù)測(cè)VPE-時(shí)間t處的網(wǎng)絡(luò)元素的預(yù)測(cè)向量分量)與網(wǎng)絡(luò)元素的觀察向量VPE之間的差異。VPE預(yù)測(cè)誤差用作對(duì)模塊1150的輸入，該模塊產(chǎn)生作為VPE預(yù)測(cè)誤差的函數(shù)的向量，PACE135使用該向量來(lái)基于實(shí)際觀察到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)139驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)事件行為模型1120(圖1的ML模型139)的適應(yīng)。[0126]圖12A和圖12B是圖示VPE誤差的不同函數(shù)的圖為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，僅VPE誤差向量的一維值等于針對(duì)對(duì)應(yīng)時(shí)間的VPE*的點(diǎn)。動(dòng)態(tài)閾值VPEMin1230和VPEMax1240被標(biāo)[0127]如從圖12A可以被看出，當(dāng)處于VPEMin與VPEMax之間的VPE誤差服從第一函數(shù)[0128]圖12B圖示了特定的整流線性單元(ReLU)函數(shù)。圖針對(duì)VPE*1225、VPEmin1230和VPEMax1240使用相同的x和y軸1210和1220以及相同的數(shù)字符號(hào)。當(dāng)預(yù)測(cè)誤差如下時(shí)，VPE誤差函數(shù)被設(shè)置成零：誤差的線性函數(shù)。下文的等式5圖示了這種函數(shù)的一個(gè)示例。[0132]在任一種情況下，VPE誤差的函數(shù)驅(qū)動(dòng)由PACE135對(duì)ML模型137的參數(shù)進(jìn)行的適應(yīng)。在一個(gè)特定示例實(shí)現(xiàn)中，由ML模型137表示的系統(tǒng)行為模型是AI驅(qū)動(dòng)的模型，諸如長(zhǎng)短期存儲(chǔ)器(LSTM)。其他實(shí)現(xiàn)可以利用其他AI和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法來(lái)適應(yīng)系統(tǒng)行為模型1120(圖1的ML模型137)的參數(shù)，以便在網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)139根據(jù)本文中所描述的技術(shù)被接收且處理時(shí)將預(yù)測(cè)VPE誤差最小化。[0133]根據(jù)一個(gè)示例實(shí)現(xiàn)，系統(tǒng)行為模型的參數(shù)基于被流向NMS136的計(jì)數(shù)器的新值被不斷地適應(yīng)。根據(jù)另一示例實(shí)現(xiàn)，創(chuàng)建系統(tǒng)行為模型的過(guò)程(基于針對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的歷史時(shí)間序列所計(jì)算的計(jì)數(shù)器來(lái)適應(yīng)模型的參數(shù))基于記錄的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)定期地(例如每?jī)芍芤淮?被執(zhí)行?？紤]到在一些部署中，系統(tǒng)行為模型(ML137)內(nèi)的參數(shù)可能相當(dāng)緩慢地移位，如果有的話，通過(guò)PACE135定期更新行為模型可以節(jié)省計(jì)算資源且仍然提供網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100的恰當(dāng)表示。[0134]在一些示例中，為了減少所需的計(jì)算資源，PACE135可以僅使用VPE的子集而不是整個(gè)集合。[0135]以此方式，PACE135構(gòu)建且適應(yīng)ML模型137(系統(tǒng)行為模型)以捕獲各種網(wǎng)絡(luò)事件之間的正常操作比率。例如，DNS失敗次數(shù)相對(duì)于客戶端總數(shù)和失敗總數(shù)以及成功總數(shù)。具體地，在系統(tǒng)行為模型的一個(gè)方面，PACE135更新模型，以使得模型學(xué)習(xí)針對(duì)給事件數(shù)據(jù)139存儲(chǔ)關(guān)于每個(gè)個(gè)別的網(wǎng)絡(luò)事件的信息，諸如客戶端的失敗嘗試，諸如漫游的嘗模型137,以訓(xùn)練模型以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)(例如失敗的移動(dòng)性、失敗的認(rèn)證等)是否表示在“正常”范圍內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)事件，并且如此，預(yù)期行為(即由于當(dāng)前失敗)或這些失敗中的一個(gè)或多個(gè)是否異常且需要由VNA133進(jìn)一步分析和/或緩解。[0136]使用誤差直方圖進(jìn)行的系統(tǒng)行為模型更新和驗(yàn)證[0137]根據(jù)一種具體實(shí)現(xiàn)，NMS136的PACE135基于從多個(gè)站點(diǎn)102所收集到的事件數(shù)據(jù)139構(gòu)建系統(tǒng)行為模型(ML模型137)。這種系統(tǒng)行為模型在本文中被稱為全局系統(tǒng)行為模型。根據(jù)一個(gè)實(shí)現(xiàn)，一旦該全局模型被構(gòu)建，其參數(shù)就被固定，并且內(nèi)用于構(gòu)建該全局模型的VPE數(shù)據(jù)(或只是數(shù)據(jù)的子集)通過(guò)模型運(yùn)行僅當(dāng)預(yù)測(cè)誤差的值在VPE之外、在動(dòng)態(tài)地確定的范圍[VPEMin,VPEMax]之外時(shí)，PAC才記錄預(yù)測(cè)誤差的值。[0138]圖14是圖示了示例過(guò)程的流程圖1400,通過(guò)該過(guò)程主動(dòng)分析和關(guān)聯(lián)引擎(例如圖1的PACE135)自適應(yīng)地更新基于網(wǎng)絡(luò)事件ML的行為模型(例如ML模型137)。出于示例的目[0139]在該示例中，PACE135開始于操作1405且進(jìn)行到操作1410,其中PACE135接收或以其他方式收集針對(duì)最近時(shí)間段(例如針對(duì)最近兩周)的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的新時(shí)間序列。在操作1415處，PACE135基于時(shí)間戳將來(lái)自時(shí)間序列的信息分成兩個(gè)子集，本文中也被稱為時(shí)間序列子組，每個(gè)子組具有不同的日期/時(shí)間范圍。PACE135在操作1420中使用第一子集(例如收集到的網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)的前三分之二)來(lái)構(gòu)建PACE行為模型(ML模型137)且在操作1425中使用第二子集(例如數(shù)據(jù)的剩余的三分之一)來(lái)測(cè)試構(gòu)建的行為模型且在操作1430中構(gòu)建預(yù)測(cè)誤差直方圖/概率函數(shù)。[0140]在一些示例中，PACE135針對(duì)至少兩個(gè)不同的技術(shù)優(yōu)點(diǎn)生成且利用預(yù)測(cè)誤差概率函數(shù)：a)確保被用于構(gòu)建PACE行為模型的網(wǎng)絡(luò)事件與正常行為相關(guān)聯(lián)，以及b)確保針對(duì)PACE行為模型所調(diào)諧的參數(shù)為各種網(wǎng)絡(luò)事件的底層行為(包括比率)提供恰當(dāng)表示。如下文更詳細(xì)地解釋，由PACE135執(zhí)行的驗(yàn)證過(guò)程利用預(yù)測(cè)誤差(諸如減法模塊1140的輸出處的預(yù)測(cè)誤差)的直方圖。根據(jù)又另一實(shí)現(xiàn)，PACE135基于VPE誤差模塊1150的函數(shù)的輸出來(lái)構(gòu)件數(shù)據(jù)的第二子集(例如被用于測(cè)試PACE行為模型的有效性的子集)提供在跨所有站點(diǎn)的前行為模型訓(xùn)練的一部分所獲得的誤差直方圖/概率進(jìn)行比較。如果在決策操作1440中，PACE135確定新的誤差概率分布/直方圖與先前的誤差分布不類似(例如經(jīng)由使用如下文所描述的Kullback-Leibler散度測(cè)量),那么PACE135進(jìn)行到操作1445且排除來(lái)自訓(xùn)練數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家關(guān)于事件的情況以指導(dǎo)用戶排除異常/離群數(shù)據(jù)點(diǎn)。PACE135循環(huán)回到操作[0142]一旦PACE135確定新的預(yù)測(cè)誤差類似于先前的預(yù)測(cè)誤差分布函數(shù)(決策操作[0145]圖15是圖示由虛擬網(wǎng)絡(luò)助理133執(zhí)行的示例過(guò)程的流程圖1500,該虛擬網(wǎng)絡(luò)助理息(從網(wǎng)絡(luò)事件數(shù)據(jù)139所生成的矢量化輸入)饋送到ML模型137中并且在步驟1520中確定端可能報(bào)告失敗，例如ARP失敗、DHCP失敗或DNS失敗。例如，在具有大型(例如1000個(gè)客戶端)的系統(tǒng)中，經(jīng)歷幾個(gè)(例如1或2個(gè))故障(諸如上述的故障)是正常的。[0148]然而，如果VPE預(yù)測(cè)誤差超出由[VPEMin,VPEMax]建立的預(yù)測(cè)誤差動(dòng)態(tài)范圍，那么PACE135確定網(wǎng)絡(luò)行為中的異常已被檢測(cè)到，即對(duì)應(yīng)故障或其他網(wǎng)絡(luò)事件正在以超出預(yù)期范圍的頻率發(fā)生。PACE135進(jìn)行到操作1530且確定表現(xiàn)出異常行為的網(wǎng)絡(luò)事件的類型。例如，PACE135可以使用圖6的表600的類型信息640,以標(biāo)識(shí)表現(xiàn)出行為的特定類型的(多個(gè))網(wǎng)絡(luò)事件。[0149]在操作1535中，響應(yīng)于由PACE135對(duì)一個(gè)或多個(gè)異常網(wǎng)絡(luò)事件的標(biāo)識(shí)，NMS136調(diào)用虛擬網(wǎng)絡(luò)助理133以執(zhí)行對(duì)事件數(shù)據(jù)139的更深入分析以確定檢測(cè)到的異常的根本原因。在決策操作1540中，VNA133基于根本原因分析確定補(bǔ)救動(dòng)作是否可以被調(diào)用，諸如重新啟動(dòng)或重新配置一個(gè)或多個(gè)AP142、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)或其他部件或通過(guò)輸出針對(duì)管理員跟隨的腳本特定設(shè)備、設(shè)備的部件、設(shè)備的模塊等。在任一情況下，如果補(bǔ)救動(dòng)作可用或不可用，VNA133進(jìn)行到操作1550且輸出報(bào)告/警報(bào)以通知技術(shù)人員所標(biāo)識(shí)的問(wèn)題和/或由VNA133采取1515且繼續(xù)處理從網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100所接收到的實(shí)時(shí)事件數(shù)據(jù)139。[0150]本文中所描述的技術(shù)可以使用軟件、硬件和/或軟件和硬件的組合來(lái)實(shí)現(xiàn)。各種示方法，例如控制和/或操作通信設(shè)備(例如無(wú)線終端(UE)、基站、控制等，其包括用于控制機(jī)器以實(shí)現(xiàn)方法的一個(gè)或多個(gè)步驟的機(jī)器可讀指令。[0151]應(yīng)該理解，在所公開的過(guò)程中的步驟的任何具體順序或?qū)蛹?jí)是示例方法的示例。基于設(shè)計(jì)偏好，應(yīng)該理解，在過(guò)程中的步驟的具體順序或?qū)蛹?jí)可以被重新布置，同時(shí)保持在本公開的范圍內(nèi)。所附方法權(quán)利要求書以樣本順序呈現(xiàn)各種步驟的元件，并且不意味著受限于所呈現(xiàn)的特定順序或?qū)蛹?jí)。[0152]在各種示例中，本文中所描述的設(shè)備和節(jié)點(diǎn)使用一個(gè)或多個(gè)模塊被實(shí)現(xiàn)，以執(zhí)行對(duì)應(yīng)于一個(gè)或多個(gè)方法的步驟，例如信號(hào)生成、傳輸、處理和/或接收例中，各種特征使用模塊被實(shí)現(xiàn)。這種模塊可以使用軟件、硬件或軟件和硬件的組合被實(shí)現(xiàn)。在一些示例中，每個(gè)模塊被實(shí)現(xiàn)為個(gè)別的電路，其中設(shè)備或系統(tǒng)包括用于實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)于每個(gè)描述的模塊的功能的單獨(dú)電路。許多上文所描述的方法或方法步驟可以使用機(jī)器可執(zhí)行控制機(jī)器，例如具有或不具有附加硬件的通用計(jì)算機(jī)，以在例如一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)中實(shí)現(xiàn)上文所描述的方法的全部或部分。因此，除其他外，各種示例涉及一種機(jī)器可讀介質(zhì)，例如非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，包括用于使機(jī)器(例如處理器和相關(guān)聯(lián)的硬件)執(zhí)行(多個(gè))上文所描述的方法的一個(gè)或多個(gè)步驟的機(jī)器可執(zhí)行指令。一些示例涉及一種包括處理器的設(shè)備，該處理器被配置為實(shí)現(xiàn)一個(gè)示例方面的一個(gè)或多個(gè)方法的一個(gè)、多個(gè)或所有步驟。[0153]在一些示例中，一個(gè)或多個(gè)設(shè)備(例如通信設(shè)備(諸如無(wú)線終端(UE))和/或接入節(jié)點(diǎn))的一個(gè)或多個(gè)處理器(例如CPU)被配置為執(zhí)行被描述為由設(shè)備執(zhí)行的方法的步驟。處理器的配置可以通過(guò)使用一個(gè)或多個(gè)模塊(例如軟件模塊)來(lái)控制處理器配置和/或通過(guò)在處理器中包括硬件(例如硬件模塊)以執(zhí)行所列舉的步驟和/或控制處理器配置被實(shí)現(xiàn)。因此，一些但并非所有示例涉及一種具有處理器的通信設(shè)備，例如用戶裝備，該處理器包括對(duì)應(yīng)于由處理器被包括的設(shè)備執(zhí)行的各種所描述方法的每個(gè)步驟的模塊。在一些但并非所有示例中，通信設(shè)備包括對(duì)應(yīng)于由處理器被包括的設(shè)備執(zhí)行的各種所描述方法的每個(gè)步驟的模塊。模塊可以純粹以硬件被實(shí)現(xiàn)，例如作為電路，或可以使用軟件和/或硬件或軟件和硬件的組合被實(shí)現(xiàn)。[0154]一些示例涉及一種包括計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)包括用于使計(jì)算機(jī)或多臺(tái)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)各種功能、步驟、動(dòng)作和/或操作(例如上文所描述的一個(gè)或多個(gè)步驟)的代碼。在一些示例中，計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以并且有時(shí)確實(shí)包括針對(duì)要執(zhí)行的每個(gè)步驟的不同代碼。因此，計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以并且有時(shí)確實(shí)包括針對(duì)方法(例如操作通信設(shè)備(例如無(wú)線終端或節(jié)點(diǎn))的方法)的每個(gè)個(gè)別步驟的代碼。代碼可以呈計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)(諸如RAM(隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)、ROM(只讀存儲(chǔ)器)或其他類型的器(例如計(jì)算機(jī))可執(zhí)行指令形式。除了涉及一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品之外，一些示例涉及一種被配置為實(shí)現(xiàn)上文所描述的一種或多種方法的各種功能、步驟、動(dòng)作和/或操作中的一個(gè)或多個(gè)的處理器。因此，一些示例涉及一種被配置為實(shí)現(xiàn)本文中所描述的方法的一些或所有例如本申請(qǐng)中所描述的通信設(shè)備或其他設(shè)備。[0155]鑒于上文描述，對(duì)上文所描述的各種示例的方法和裝置的許多附加變體對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是明顯的。這種變體將被視為在本公開的范圍內(nèi)。方法和裝置可以并動(dòng)節(jié)點(diǎn)之間提供無(wú)線通信鏈路的各種其他類型的通信技術(shù)一起被使用。在一些示例中，接入節(jié)點(diǎn)被實(shí)現(xiàn)為使用OFDM和/或CDMA與用戶裝備設(shè)備(例如移動(dòng)節(jié)點(diǎn))建立通信鏈路的基站。在各種示例中，移動(dòng)節(jié)點(diǎn)被實(shí)現(xiàn)為筆記本計(jì)算機(jī)、個(gè)人數(shù)據(jù)助理(PDA)或其他便攜式設(shè)備，包括接收器/傳輸器電路和邏輯和/或例程，以用于實(shí)現(xiàn)方法。[0156]在詳細(xì)描述中，許多具體細(xì)節(jié)被闡述以便提供對(duì)一些示例的透徹理解。然而，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員將理解，一些示例可以在沒(méi)有這些具體細(xì)節(jié)的情況下被實(shí)踐。在其他情[0157]一些示例可以與各種設(shè)備和系統(tǒng)結(jié)合被使用，例如用戶裝備(UE)、移動(dòng)設(shè)備(MD)、攜式設(shè)備、消費(fèi)類設(shè)備、非移動(dòng)或非便攜式設(shè)備、無(wú)線通信站、無(wú)線通信設(shè)備、無(wú)線接入點(diǎn)[0158]一些示例可以與以下各項(xiàng)結(jié)合被使用：設(shè)備和/或網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)現(xiàn)有無(wú)線千兆聯(lián)盟1.1,2011年4月，最終規(guī)范)和/或未來(lái)版本和/或其衍生物操作；設(shè)備和/或網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)現(xiàn)有