系统通过对TDLTE网络的测试数据进行分析，并结合网络优化工程师的经验预测网络故障或者诊断已出现的网络故障。TDLTE移动通信网络故障诊断系统可辅助TDLTE网络工程师进行日常的TDLTE网络测试、优化工作，减轻工作负担，降低网络运营商的网络运维成本，有助于TDLTE网络的建设和发展。
2相关工作
早期对蜂窝无线网络的自动诊断研究主要关注警报关联3，尽管警报关联被认为是故障诊断的第一步工作，但它并没有提供确定的信息来识别故障的原因。特别地，当故障原因可能不仅仅包括设备故障，还包括其他方面故障（如干扰、弱覆盖等）时，如果不考虑网络的性能指标是很难识别出故障的真正原因的。
研究者们也提出了一些用于蜂窝网络的自动诊断系统。在文献4中，一种朴素贝叶斯分类器被用于UMTS网络的故障自动诊断。研究者们也提出了支持连续KPI参数的贝叶斯分类器，它证明了BNs不仅可以表示离散变量，还可以表示连续变量。连续和离散BN诊断系统5的对比研究显示，在有大量训练案例的情况下，连续模型可以获得更高的诊断准确率和对不精确模型参数较低的敏感度。不过，离散模型在训练集有限的情形下优先考虑。文献6和7把贝叶斯网络作为蜂窝网络自动诊断的推理方法。在这些文献中，性能指标被模式化为离散的随机变量，并且这些方法也在真实的GSMGPRS网络中进行了试验。然而在文献6和7中，诊断模型的参数（性能指标的离散化值的概率和阈值）被诊断专家指定了。
文献8在一个模拟的CDMA2000网络的故障检测和诊断中研究并比较了一些竞争型神经网络算法。文献9展现了作者在3G移动网络中运用一种叫做自组织映射网络的NN变型网络来分析小区性能数据强化传统的人工故障诊断流程的结果，该方法能有效地根据小区的性能聚类小区，这有助于网络专家更好地进行故障诊断和参数优化。文献10提出了一种新的综合的故障检测和诊断框架，框架通过监测网络的无线测量值和其他性能指标，并把它们与网络正常的无线测量值和性能指标作比较，来检测网络异常，诊断是基于通过识别和学习先前的故障案例在不同的性能指标上特有的影响度来实现的。这种诊断框架已经被在一个LTE系统中通过采用包含人造故障的概念验证仿真进行了评估，评估结果证明了该框架的可行性。
3系统设计
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TDLTE网络故障诊断系统用于检测和记录TDLTE网络系统的性能，运行时监视通信系统各个阶段的故障状况，以便网络维护人员如实掌握TDLTE网络的工作情况。系统总体结构如r