МАРШРУТНА НЕПЕРЕРВНІСТЬ ОЦІНКИ АНОМАЛЬНОСТІ В ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ ЧАСОВИХ РЯДАХ ЗА УМОВ ПЕРЕХІДНИХ РЕЖИМІВ НА ОСНОВІ HYBRID AWRED

Анотація

У статті розглянуто задачу виявлення перехідних аномалій у часових рядах KPI (ключових показників ефективності мережі). На відміну від коротких збоїв, такий режим не завжди проявляється у вигляді різкого викиду одного показника. Ця зміна може накопичуватись поступово. При цьому змінюється форма маршруту, порушується узгодженість між RSRP (потужність прийнятого опорного сигналу), DL_BLER (частка помилкових блоків у низхідному каналі), UL_MCS (модуляційно-кодова схема у висхідному каналі) та UL_SNR (співвідношення сигнал/шум у висхідному каналі), в той час як окремі значення ще можуть залишатися близькими до допустимих меж. Ось чому реконструкційні моделі нерідко реагують на локальні піки оцінки аномальності, але не можуть утримувати її підвищеною на всій перехідній ділянці.

Для вирішення цієї задачі запропоновано маршрутно-орієнтований метод Hybrid AWRED v6. Він поєднує Transformer-реконструктор, механізм Normal-Support Anchor і маршрутну складову оцінки аномальності. Саме така побудова враховує не тільки величину локального відхилення, а й сталість реакції моделі вздовж переходу. Перевірку виконано на наборі TelecomTS для сценарію м’якої зміни режиму. Проведено порівняння в серії з п’яти незалежних прогонів з моделями DAGMM, TranAD та Anomaly Transformer.

Hybrid AWRED v6 досяг середніх значень ROC-AUC = 0.959 та PR-AUC = 0.890. Також метод показав вищі F1, Recall і маршрутну якість виявлення RDQ. Precision була дещо нижчою, ніж у TranAD та Anomaly Transformer, але ця різниця пов’язана з більш широким покриттям переходу, а не з втратою здатності розділяти нормальні й аномальні вікна. Окремо зафіксовано повторюваність Continuity у п’яти прогонах — 0.378 ± 0.000. Найдовший неперервний відрізок правильного виявлення мав однакову відносну довжину незалежно від ініціалізації.

Отримані результати показують, що Hybrid AWRED v6 формує не тільки точкову, а й маршрутно сталу оцінку аномальності при м’яких перехідних режимах у часових рядах.

Ключові слова: Hybrid AWRED v6, виявлення аномалій, телекомунікаційні часові ряди, перехідна аномалія, маршрутна неперервність, KPI, PR-AUC, RDQ.