基于分布式监测和多源信息融合的5G-R网络态势感知方法

本发明涉及5G‑R网络检测监测技术领域，公开了基于分布式监测和多源信息融合的5G‑R网络态势感知方法，针对解决5G‑R网络规模大、动态性强、数据异构复杂的问题，本发明通过在多个网络节点部署分布式监测设备，实时采集核心网、无线网、专用设备、接口监测、检测设备及GIS等多源数据；结合皮尔逊相关系数、FP‑Growth、贝叶斯分析、时序点过程、霍克斯理论、高斯混合模型、决策树、S‑ARIMA、Boxplot、N‑sigma、iForest、回归分析、神经网络和KL散度等技术，实现多源数据融合、智能分析和可视化感知，包括网络告警、运用质量、运维和资源管理。本发明的方法提升了5G‑R网络的全面性、实时性、故障诊断精准性及运维效率，满足铁路场景低延迟、高可靠性的需求。