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龙图腾网获悉苏州爱雄斯通信技术有限公司申请的专利PON拓扑异常识别的流量模式分析方法及系统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：CN120812429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511308970.2，技术领域涉及：H04Q11/00；该发明授权PON拓扑异常识别的流量模式分析方法及系统是由曲宝春设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本PON拓扑异常识别的流量模式分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了PON拓扑异常识别的流量模式分析方法及系统，涉及光通信网络管理技术领域，其中该方法包括：采集各光网络单元的流量、光功率和误帧率等运维指标，并基于这些数据构建流量分布向量，结合历史正常状态进行时序特征建模；利用自编码器模型，通过计算重构误差和信息论散度，对流量行为的模式学习与异常检测；采用流量相关性矩阵差异分析，进一步量化拓扑结构的变化，综合三项异常指标形成综合异常指数，一旦超出设定阈值，即可判定发生了PON拓扑异常。由此，能够在无需额外物理设备的情况下，通过多维运维指标融合和时序卷积自编码器模型，实现对PON网络故障的实时监测与智能识别。

本发明授权PON拓扑异常识别的流量模式分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种PON拓扑异常识别的流量模式分析方法，应用于光线路终端，其特征在于，所述方法包括： 按照观测窗口采集所管理的各个光网络单元的运维指标并记录时间戳；所述运维指标包括流量、光功率和误帧率； 针对所述观测窗口中的每一采样时刻，构建所述采样时刻的包含各个光网络单元的流量的流量向量，并统计所述光线路终端在所述采样时刻的全局总流量，以计算各个所述光网络单元的流量占比，并构建所述采样时刻的包含各个光网络单元的流量占比的流量分布向量； 将各个采样时刻的流量分布向量与所述观测窗口内的流量平均值、流量峰值、流量波动度、光功率和误帧率进行融合，以形成观测特征序列，并将所述观测特征序列输入时序卷积自编码器模型，以获取重构误差；其中，所述时序卷积自编码器模型是利用历史正常运行期间的正常特征序列集而训练的，以学习正常的流量特征模式； 基于所述观测窗口内每一采样时刻的流量分布向量与所述正常特征序列集所对应的训练期平均分布，计算信息论散度； 计算所述观测窗口内各个光网络单元的流量向量之间的观测流量相关性矩阵，并计算所述观测流量相关性矩阵与参考流量相关性矩阵之间的流量相关性矩阵差异；所述参考流量相关性矩阵为根据所述正常特征序列集而计算的对应历史正常运行期的流量相关性矩阵的均值； 根据所计算的重构误差、信息论散度和流量相关性矩阵差异确定综合异常指数，并当所述综合异常指数超过阈值时判定存在拓扑异常；所述信息论散度采用JS散度； 其中，针对所述信息论散度的计算包括： 获取正常特征序列集所对应的训练期流量分布平均向量： ， 式中，为训练期流量分布平均向量，为历史正常运行期间的训练期采样时刻总数，为第个训练期采样时刻的流量分布向量； 基于各个采样时刻的流量分布向量与训练期流量分布平均向量，计算相应采样时刻的JS散度： ， ， 式中，表示第个采样时刻的流量分布向量，为与的均值分布，表示第个采样时刻的JS散度，用于衡量分布与之间的相异性度量；表示第个采样时刻的KL散度，用于衡量分布与分布之间的信息损失； 对各个采样时刻的JS散度进行聚合，以得到相应的窗口级JS散度： ， 式中，表示窗口级JS散度，表示第个采样时刻的流量分布向量，表示观测窗口内采样时刻的总数。

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