光网络单元的分组方法、装置、设备以及介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种光网络单元的分组方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

在业务正常情况下，一个用户占用一个ONU(Optical Network Unit，光网络单元)，ONU在物理链路上具备完整的链路连接到分光器，通过分光器连接到BRAS(BroadbandAccess Server，宽带接入服务器)下的OLT(Optical Line Terminal，光线路终端)的一个PON(Passive Optical Network，无源光纤网络)端口，在此链路中的大部分网元设备已实现资源数据的动态管理。然而分光器作为ONU与OLT的PON端口链路之间的一个连接网元设备，由于分光器为无源设备，无法直接采集到分光器设备信息，使得光网络单元的信息的完整性和准确性难以保证。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种光网络单元的分组方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，旨在解决如何提高光网络单元的信息的完整性和准确性的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种光网络单元的分组方法，所述光网络单元的分组方法包括以下步骤：

获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系；

根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数；

根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离；

根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

在一实施例中，所述根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数的步骤还包括：

根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数；以及

根据所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数确定所述光网络单元两两之间的所述平均相关性系数。

在一实施例中，所述根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数的步骤包括：

获取各个光网络单元在各个时间点的接收光功率；

根据预设的聚类算法以及各个时间点的接收光功率确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数。

在一实施例中，所述平均相关性系数由预设时长内的多个所述实时相关性系数的平均值确定。

在一实施例中，所述根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离的步骤包括：

根据所述实时相关性系数确定第一距离，并根据所述平均相关性系数确定第二距离；

所述根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果的步骤包括：

若两个所述光网络单元的所述第一距离小于预设第一阈值，以及所述第二距离小于预设第二阈值，则将两个所述光网络单元进行聚类，并根据各个所述光网络单元的聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

在一实施例中，所述获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系的步骤之前，还包括：

确定各个所述变化曲线的曲线参数，所述曲线参数至少包括波动值、波动次数以及有效数据点；

将所述曲线参数满足预设条件的所述变化曲线对应的映射关系作为各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系。

在一实施例中，所述根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果的步骤之后，还包括：

获取每个分组下的目标用户数据，所述目标用户数据包括所述光网络单元的数量、用户账户以及链路关系数据；

将所述目标用户数据与预设的参考用户数据进行比对，若所述目标用户数据与所述参考用户数据不一致，则将所述参考用户数据作为异常用户数据。

为实现上述目的，本发明还提供一种光网络单元的分组装置，所述光网络单元的分组装置包括：

获取模块，用于获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系；

计算模块，用于根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数；

确定模块，用于根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离；

分组模块，用于根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

为实现上述目的，本发明还提供一种光网络单元的分组设备，所述光网络单元的分组设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的光网络单元的分组程序，所述光网络单元的分组程序被所述处理器执行时实现如上所述的光网络单元的分组方法的各个步骤。

为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有光网络单元的分组程序，所述光网络单元的分组程序被处理器执行时实现如上所述的光网络单元的分组方法的各个步骤。

本发明提供的一种光网络单元的分组方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系，根据映射关系确定各个光网络单元两两之间的相关性系数；根据相关性系数确定各个光网络单元两两之间的距离；根据距离对光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个光网络单元对应的分组结果。通过各个光网络单元的映射关系的距离确定了各个光网络单元的分组结果，从而确定位于同一个分光器的光网络单元，提高了光网络单元的信息的准确性和全面性。

附图说明

图1为本发明实施例涉及的光网络单元的分组设备的硬件结构示意图；

图2为本发明光网络单元的分组方法的第一实施例的流程示意图；

图3为本发明光网络单元的分组方法中接收时间和接收光功率的映射关系的示意图；

图4为本发明光网络单元的分组方法中光网络单元的分组结果的示意图；

图5为本发明光网络单元的分组方法的第二实施例的步骤S20的细化流程示意图；

图6为本发明光网络单元的分组方法的第三实施例的步骤S30的细化流程示意图；

图7为本发明光网络单元的分组方法中接收时间和接收光功率的映射关系的示意图；

图8为本发明光网络单元的分组装置的逻辑结构示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的主要解决方案是：获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系，根据映射关系确定各个光网络单元两两之间的相关性系数；根据相关性系数确定各个光网络单元两两之间的距离；根据距离对光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个光网络单元对应的分组结果。

通过各个光网络单元的映射关系的距离确定了各个光网络单元的分组结果，从而确定位于同一个分光器的光网络单元，提高了光网络单元的信息的准确性和全面性。

作为一种实现方案，光网络单元的分组设备可以如图1所示。

本发明实施例方案涉及的是光网络单元的分组设备，光网络单元的分组设备包括：处理器101，例如CPU，存储器102，通信总线103。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信。

存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器102中可以包括光网络单元的分组程序；而处理器101可以用于调用存储器102中存储的光网络单元的分组程序，并执行以下操作：

获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系；

根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数；

根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离；

根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的光网络单元的分组程序，并执行以下操作：

根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数；以及

根据所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数确定所述光网络单元两两之间的所述平均相关性系数。

在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的光网络单元的分组程序，并执行以下操作：

获取各个光网络单元在各个时间点的接收光功率；

根据预设的聚类算法以及各个时间点的接收光功率确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数。

在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的光网络单元的分组程序，并执行以下操作：

根据所述实时相关性系数确定第一距离，并根据所述平均相关性系数确定第二距离；

所述根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果的步骤包括：

若两个所述光网络单元的所述第一距离小于预设第一阈值，以及所述第二距离小于预设第二阈值，则将两个所述光网络单元进行聚类，并根据各个所述光网络单元的聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的光网络单元的分组程序，并执行以下操作：

确定各个所述变化曲线的曲线参数，所述曲线参数至少包括波动值、波动次数以及有效数据点；

将所述曲线参数满足预设条件的所述变化曲线对应的映射关系作为各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系。

在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的光网络单元的分组程序，并执行以下操作：

获取每个分组下的目标用户数据，所述目标用户数据包括所述光网络单元的数量、用户账户以及链路关系数据；

将所述目标用户数据与预设的参考用户数据进行比对，若所述目标用户数据与所述参考用户数据不一致，则将所述参考用户数据作为异常用户数据。

基于上述光网络单元的分组设备的硬件构架，提出本发明光网络单元的分组方法的实施例。

参照图2，图2为本发明光网络单元的分组方法的第一实施例，所述光网络单元的分组方法包括以下步骤：

步骤S10，获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系。

具体的，获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系，即每个接收时间都存在唯一确定的接收光功率与之对应。示例性的，如图3所示，各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系可以为变化曲线，不同的变化曲线对应不同的光网络单元。

获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系之前，若各个光网络单元的接收光功率的映射关系为变化曲线，则确定各个变化曲线的曲线参数，其中，曲线参数至少包括波动值、波动次数以及有效数据点等；将曲线参数满足预设条件的变化曲线对应的映射关系作为各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系。

步骤S20，根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数。

具体的，根据各个光网络单元对应的映射关系，确定各个光网络单元两两之间的相关性系数，其中，相关性系数用于表示两个光网络单元之间的相似程度，相关性系数包括实时相关性系数和平均相关性系数。

步骤S30，根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离。

具体的，根据各个光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个光网络单元两两之间的距离，其中，距离用于表示两个光网络单元之间的相似程度。

步骤S40，根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

具体的，根据两两光网络单元之间的距离对各个光网络单元进行聚类，示例性的，当两两光网络单元的距离小于预设阈值，则将两个光网络单元进行聚类。根据各个光网络单元的聚类结果确定各个光网络单元对应的分组结果，示例性的，当光网络单元A和光网络单元B的距离小于预设距离时，将光网络单元A和光网络单元B进行聚类；当光网络单元C和光网络单元D的距离小于预设距离时，将光网络单元C和光网络单元D进行聚类；根据聚类结果确定分组结果为：光网络单元A和光网络单元B为同一组，光网络单元C和光网络单元D为同一组。如图4所示，位于同一组的光网络单元属于同一个分光器，光网络单元488和光网络单元9451属于同一个二级分光器c1，二级分光器c1属于一级分光器b，一级分光器b对应光线路终端a。

在根据距离对光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个光网络单元对应的分组结果之后，获取每个分组下的目标用户数据，其中，目标用户数据包括光网络单元的数量、用户账户以及链路关系数据，链路关系数据包括光网络单元对应的一级分光器、二级分光器以及光线路终端。将目标用户数据与预设的参考用户数据进行比对，其中，参考用户数据包括存储在系统的各组光网络单元的数量、用户账户以及链路关系数据。若目标用户数据与参考用户数据不一致，则将参考用户数据作为异常用户数据。

在本实施例的技术方案中，获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系，根据映射关系确定各个光网络单元两两之间的相关性系数；根据相关性系数确定各个光网络单元两两之间的距离；根据距离对光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个光网络单元对应的分组结果。通过各个光网络单元的映射关系的距离确定了各个光网络单元的分组结果，从而确定位于同一个分光器的光网络单元，提高了光网络单元的信息的准确性和全面性。

参照图5，图5为本发明光网络单元的分组方法的第二实施例，基于第一实施例，所述步骤S20包括：

步骤S21，根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数；以及

步骤S22，根据所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数确定所述光网络单元两两之间的所述平均相关性系数。

具体的，根据各个光网络单元对应的映射关系确定各个光网络单元两两之间的实时相关性系数，可以获取各个光网络单元在各个时间点的接收光功率；根据预设的聚类算法以及各个时间点的接收光功率确定各个光网络单元两两之间的实时相关性系数。示例性的，运用k-medoids(k-中心点)聚类算法对接收时间与接收光功率之间的映射关系进行聚类得到目标对象，根据Meanshift(均值漂移)算法计算目标对象的半径，根据目标对象的半径得到实时相关性系数。其中，实时相关性系数如下公式所示：

其中，corr

根据光网络单元两两之间的实时相关性系数确定光网络单元两两之间的平均相关性系数，获取预设时间时长内的多个实时相关性系数，其中，预设时间时长可以为一天；确定各个实时相关性系数的平均值，根据平均值确定平均相关性系数。其中，平均相关性系数如下公式所示：

其中，corr

在本实施例的技术方案中，根据各个光网络单元对应的映射关系，确定各个光网络单元两两之间的实时相关性系数；根据光网络单元两两之间的实时相关性系数确定光网络单元两两之间的平均相关性系数。通过计算光网络单元两两之间的实时相关性系数与平均相关性系数，根据实时相关性系数和平均相关性系数确定各个光网络单元的分组结果，使得各个光网络单元的分组结果更加准确。

参照图6，图6为本发明光网络单元的分组方法的第三实施例，基于第二实施例，所述步骤S30包括：

步骤S31，根据所述实时相关性系数确定第一距离，并根据所述平均相关性系数确定第二距离；

所述步骤S40包括：

步骤S41，若两个所述光网络单元的所述第一距离小于预设第一阈值，以及所述第二距离小于预设第二阈值，则将两个所述光网络单元进行聚类，并根据各个所述光网络单元的聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

具体的，根据实时相关性系数确定第一距离，如下公式所示：

其中，d

根据平均相关性系数确定第二距离，如下公式所示：

其中，d

在两个光网络单元的第一距离大于预设第一阈值，以及第二距离大于预设第二阈值时，将两个光网络单元进行聚类，并根据各个光网络单元的聚类结果确定各个光网络对应的分组结果。

根据各个光网络单元两两之间的相关性系数也可以对光网络单元进行聚类，如图7所示的光网络单元的接收时间和接收光功率之间的映射关系，根据映射关系确定的各个光网络单元的实时相关系数，可以如下表所示：

根据各个光网络单元两两之间的实时相关系数确定的各个光网络单元两两之间的平均相关性系数，如下表所示：

将表格中实时相关性系数大于900，以及平均相关系数大于800的两个光网络单元划分为同一组，例如，光网络单元488和光网络单元9451为同一组，属于同一个分光器。

在本实施例的技术方案中，根据实时相关性系数确定第一距离，并根据平均相关性系数确定第二距离；若两个光网络单元的第一距离大于预设第一阈值，以及第二距离大于预设第二阈值，则将两个光网络单元进行聚类，并根据各个光网络单元的聚类结果确定各个光网络单元对应的分组结果。根据各个光网络单元两两之间的第一距离和第二距离确定各个光网络单元对应的分组结果，提高了分组结果的准确性。

参考图8，本发明提供一种光网络单元的分组装置，所述光网络单元的分组装置包括：

获取模块100，用于获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系；

计算模块200，用于根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数；

确定模块300，用于根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离；

分组模块400，用于根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

在一实施例中，在根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的相关性系数方面，所述计算模块200具体用于：

根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数；以及

根据所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数确定所述光网络单元两两之间的所述平均相关性系数。

在一实施例中，在根据各个所述光网络单元对应的所述映射关系，确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数方面，所述计算模块200具体用于：

获取各个光网络单元在各个时间点的接收光功率；

根据预设的聚类算法以及各个时间点的接收光功率确定各个所述光网络单元两两之间的所述实时相关性系数。

在一实施例中，在根据各个所述光网络单元两两之间的相关性系数，确定各个所述光网络单元两两之间的距离方面，所述确定模块300具体用于：

根据所述实时相关性系数确定第一距离，并根据所述平均相关性系数确定第二距离；

所述根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果的步骤包括：

若两个所述光网络单元的所述第一距离小于预设第一阈值，以及所述第二距离小于预设第二阈值，则将两个所述光网络单元进行聚类，并根据各个所述光网络单元的聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果。

在一实施例中，在获取各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系之前，获取模块100具体用于：

确定各个所述变化曲线的曲线参数，所述曲线参数至少包括波动值、波动次数以及有效数据点；

将所述曲线参数满足预设条件的所述变化曲线对应的映射关系作为各个光网络单元的接收时间与接收光功率之间的映射关系。

在一实施例中，在根据所述距离对所述光网络单元进行聚类，并根据聚类结果确定各个所述光网络单元对应的分组结果之后，所述分组模块具体用于：

获取每个分组下的目标用户数据，所述目标用户数据包括所述光网络单元的数量、用户账户以及链路关系数据；

将所述目标用户数据与预设的参考用户数据进行比对，若所述目标用户数据与所述参考用户数据不一致，则将所述参考用户数据作为异常用户数据。

本发明还提供一种光网络单元的分组设备，所述光网络单元的分组设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上执行的光网络单元的分组程序，所述光网络单元的分组程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的光网络单元的分组方法的各个步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有光网络单元的分组程序，所述光网络单元的分组程序被处理器执行时实现如上实施例所述的光网络单元的分组方法的各个步骤。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、系统、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、系统、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、系统、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例系统可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，停车管理设备，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的系统。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。