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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉);南京烽火星空通信发展有限公司申请的专利一种5G信令流量异常检测与故障定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121486878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610012893.4，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权一种5G信令流量异常检测与故障定位方法是由祝远鉴;万波;朱灿鹏;邹兴洁;唐阳;申正川设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种5G信令流量异常检测与故障定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种5G信令流量异常检测与故障定位方法，属于流量异常检测与故障定位技术领域，包含步故障样本采集，时序数据获取与特征提取，内生上下文的动态图构建：构，动态关联学习，图级表示生成与多头决策和多阶段预训练与微，本发明与现有技术相比，在5G信令流量异常检测的实时性、灵敏度、准确性及智能化分析能力等方面，均具有显著的有益效果，本发明通过创新的数据处理方法，从根本上克服了现有技术在数据源层面的固有异常；本发明通过独特的模型架构和训练策略，实现了智能化分析能力的提升。有效克服现有技术中5G信令流量异常检测灵敏度低、响应迟缓、智能化程度不足及严重依赖专家经验的异常。

本发明授权一种5G信令流量异常检测与故障定位方法在权利要求书中公布了：1.一种5G信令流量异常检测与故障定位方法，其特征在于：具体包含如下步骤； 步骤1，故障样本采集：结合生产环境与镜像旁路环境，通过人工模拟触发的方式，系统性地采集并标注包括正常样本在内的各类已知故障样本数据； 步骤2，时序数据获取与特征提取：周期性地获取多个预设指标在过去一预设时间窗口内的非均匀间隔时序数据，并针对每一个指标的异构时序数据，使用一个为其独立配置的时间卷积网络TCN进行处理，提取各指标独特的深度时序特征向量； 步骤3，内生上下文的动态图构建：构建一个将时间上下文作为内生节点的图神经网络GNN输入图；图神经网络GNN输入图包含多个指标节点和一个上下文节点； 其中，各指标节点的初始特征为步骤2中对应时间卷积网络TCN输出的深度时序特征向量；上下文节点为一个时间节点，其初始特征由当前时间信息和日期类型信息对应的可学习嵌入向量生成； 步骤4，动态关联学习：利用图神经网络GNN对步骤3中构建的包含时间节点的图进行处理，通过消息传递机制学习并更新各节点，生成融合了时空动态关联信息的节点特征； 步骤5，图级表示生成与多头决策：对步骤4输出的节点特征进行图读出操作，生成代表当前全图状态的图级特征向量；将图级特征向量并行地送入至少两个独立的决策头； 其中，分类头，用于将样本分类到包括正常在内的多个已知异常类别中； 异常检测头，用于计算样本的异常分数，以判断其是否为未知异常； 步骤6，多阶段预训练与微调：采用包含TCN自监督预训练、GNN图对比学习预训练、异常检测头与分类头的分别预热，以及多任务融合微调的策略，用于保证模型能力的逐层解锁和协同优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉);南京烽火星空通信发展有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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