一种网络通信信号异常诊断分析方法、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及网络信号异常诊断技术领域，具体是一种网络通信信号异常诊断分析方法、设备及存储介质。


背景技术：

2.当前,计算机网络技术飞速发展,它正以不可替代的趋势改变着人们的学习、生活和工作,给人类带来更加高效、快捷的生活方式，然而伴随着通信技术的不断推陈出新,传统有线宽带网络的不可移动性已经无法满足人们对随时随地上网的渴望,越来越多的企业和个人用户使用无线网络,使用无线网络上网已经成为一种潮流。
3.无线网络虽然解决了有限宽带网络无法克服的缺陷，但其与有限宽带网络相比，仍然存在不足之处，例如网络传输性能质量不稳定，易受干扰、安全性差等，正是由于无线网络存在上述不足，导致用户在通过无线网络使用计算机时，经常会出现网络通信信号异常问题，其中最主要的问题就是无法访问网页，在这种情况下，进行计算机无线网络通信信号异常诊断就成为用户的必要工作。
4.目前计算机用户进行计算机无线网络通信信号异常诊断采取的方式基本都是手动诊断，例如检查无线网络连接状态、检测无线网络连接端口、检测无线网络传输速度等，这种诊断方式一方面需要用户具备一定的计算机网络知识，但现实情况下并不是所有用户都具备一定的计算机网络知识，对于计算机网络小白来说，当计算机出现无线网络通信信号异常时，容易盲目诊断，不仅会浪费大量的诊断时长，还不能准确诊断出异常原因；另一方面，手动诊断方式只能诊断导致无线网络通信信号异常的初步原因，如无线网络连接异常，无线网络连接未被授权、无线网络传输速度过慢等，但由于无线网络具有安全性差的问题，当使用无线网络下载数据时，容易受到病毒攻击，在这种情况下，使得导致无线网络通信信号异常的原因不仅仅只有上述初步原因，还可能是由下载网络数据安全性差导致的，而这个原因人工诊断方式往往无法诊断，这就使得手动诊断方式具有诊断不全面的缺陷，导致诊断失败率高。


技术实现要素：

5.为了克服上述不足，本发明搭建了一种网络通信信号异常诊断分析方法、设备及存储介质。
6.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
7.本发明的第一方面提供一种网络通信信号异常诊断分析方法，包括以下步骤：
8.a:构建网络异常诊断平台，并将其安装在计算机上；
9.b:当用户使用计算机出现无线网络通信信号异常时，由用户启动网络异常诊断平台，并在网络异常诊断平台上导入无线网络通信信号异常界面；
10.c:网络异常诊断平台在接收到用户导入的无线网络通信信号异常界面时，进行无线网络通信信号异常初步诊断，其中初步诊断的流程如下：
11.c-1:根据导入的无线网络通信信号异常界面进行无线网络连接状态诊断，识别本机无线网络的连接状态是否正常，若识别本机无线网络连接状态不正常，则将无线网络连接状态不正常作为初步诊断结果，若识别本机无线网络连接状态正常，则执行步骤c-2；
12.c-2:获取本机无线网络配置的mac地址和路由器管理地址，进行无线网络授权诊断，识别本机无线网络配置的mac地址是否被授权，若识别未被授权，则将无线网络授权失败作为初步诊断结果，若识别已被授权，则执行步骤c-3；
13.c-3:获取本机无线网络信号传输参数和路由器网络状态参数，进行无线网络性能质量诊断，识别本机无线网络是否存在性能质量问题，若识别存在无线网络性能质量问题，则将无线网络性能质量不佳作为初步诊断结果，若识别不存在无线网络性能质量问题，则将初步诊断无问题作为初步诊断结果；
14.d:获取初步诊断结果，进而判断是否需要进行无线网络通信信号异常深度诊断，当判断需要进行无线网络通信信号异常深度诊断时，进行无线网络通信信号异常深度诊断，并获取深度诊断结果；
15.e:当判断不需要进行无线网络通信信号异常深度诊断时，将初步诊断结果显示在网络异常诊断平台的主界面上，当判断需要进行无线网络通信信号异常深度诊断时，将深度诊断结果显示在网络异常诊断平台的主界面上。
16.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述c-1中无线网络连接状态诊断对应的诊断方法参见如下步骤：
17.c-1-1：从无线网络通信信号异常界面中提取网络连接下标图案；
18.c-1-2：将提取的网络连接下标图案与无线网络已连接时对应的网络连接下标图案进行对比，若不一致，表明无线网络未连接，此时识别本机无线网络连接状态不正常，若一致，表明无线网络已连接，此时执行步骤c-1-3：
19.c-1-3：从后台查看本机的网络端口界面，并从中提取各网络端口的状态数据，将其与无线网络正常连接状态下网络端口对应的状态数据进行匹配，若匹配失败，则识别本机无线网络连接状态不正常，若匹配成功，则识别本机无线网络连接状态异常。
20.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述c-2中无线网络授权诊断对应的诊断方法操作步骤如下：
21.c-2-1:根据路由器管理地址从后台访问路由器管理界面，并从中提取该路由器允许接入的mac地址；
22.c-2-2:将本机无线网络配置的mac地址与该路由器允许接入的mac地址进行匹配，若匹配成功，则识别本机无线网络配置的mac地址已被授权，若匹配失败，则识别本机无线网络配置的mac地址未被授权。
23.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述本机无线网络信号传输参数包括当前网络信号传输速率和当前网络信号强度，路由器网络状态参数包括当前设备在线数量、当前输入输出流量差异度和当前多线程软件连接失败占比值。
24.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述c-3中无线网络传输性能质量诊断对应的诊断方法执行以下步骤：
25.c-3-1:根据路由器管理地址从后台访问路由器管理界面，并从路由器管理界面中提取当前最快下载速率；
26.c-3-2:从本机无线网络信号传输参数中提取当前网络信号传输速率，并将其与当前最快下载速率进行对比，计算本机无线网络信号传输速度优质指数，其计算公式为η表示为本机无线网络信号传输速度优质指数，v
max
表示为当前最快下载速率，v表示为当前网络信号传输速率，e表示为自然常数；
27.c-3-3:从本机无线网络信号传输参数中提取当前网络信号强度，并将其与预设的各种网络信号强度等级对应的网络信号强度范围进行对比，从中筛选出本机无线网络信号强度等级,记为k；
28.c-3-4:将路由器网络状态参数导入路由器网络品质指数计算公式，得到路由器网络品质指数，其中路由器网络品质指数计算公式为络品质指数，其中路由器网络品质指数计算公式为表示为路由器网络品质指数，λ1、λ2、λ3分别表示为当前设备在线数量、当前输入输出流量差异度、当前多线程软件连接失败占比值，λ1
′
表示为设备在线最佳数量，e表示为自然常数；
29.c-3-5:将路由器网络品质指数与预设的各种路由器网络传输品质等级对应的路由器网络品质指数范围进行对比，从中筛选出本机无线网络信号对应的路由器网络传输品质等级，记为m；
30.c-3-6:基于本机无线网络信号传输速度优质指数、本机无线网络信号强度等级和本机无线网络信号对应的路由器网络传输品质等级统计本机无线网络性能质量系数，其计算公式为q表示为本机无线网络性能质量系数，f0表示为设定常数；
31.c-3-7:将本机无线网络性能质量系数与预定义的标准无线网络性能质量系数进行对比，若本机无线网络性能质量系数大于或等于标准无线网络性能质量系数，则识别不存在无线网络性能质量问题，反之，则识别存在无线网络性能质量问题。
32.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述判断是否需要进行无线网络通信信号异常深度诊断对应的判断方式为当初步诊断结果为无线网络连接状态不正常或无线网络授权失败或无线网络传输性能质量不佳时，则判断不需要进行无线网络通信信号异常深度诊断，当初步诊断结果为初步诊断无问题时，则判断需要进行无线网络通信信号异常深度诊断。
33.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述无线网络通信信号异常深度诊断对应的诊断方法包括：
34.第一步：记录用户导入无线网络通信信号异常界面的时间点，将其作为网络数据提取结束时间点；
35.第二步：根据设定的提取时间间隔和网络数据提取结束时间点获取网络数据提取开始时间点；
36.第三步：基于网络数据提取开始时间点和网络数据提取结束时间点从后台提取本机下载的各历史网络数据，并将各历史网络数据按照下载时间点的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n；
37.第四步：对提取的各历史网络数据进行数据类型解析，得到各历史网络数据对应的数据类型，并将其与设置的各种数据类型对应的影响权重因子进行对比，从中获取各历史网络数据对应的影响权重因子，记为ωi；
38.第五步：基于各历史网络数据对应的数据类型，将其导入相应数据类型网络数据对应的下载危险系数计算模型，以此计算出各历史网络数据对应的下载危险系数，记为μi；
39.第六步：根据各历史网络数据对应的下载危险系数和影响权重因子统计本机下载网络数据对应的综合危险系数，其计算公式为χ表示为本机下载网络数据对应的综合危险系数，μi、ωi分别表示为第i个历史网络数据对应的下载危险系数、影响权重因子；
40.第七步：将本机下载网络数据对应的综合危险系数与网络数据下载综合危险系数最大允许值进行对比，若本机下载网络数据对应的综合危险系数大于网络数据下载综合危险系数最大允许值，则判断本机下载网络数据存在安全隐患，并将其作为深度诊断结果，反之，则判断本机下载网络数据不存在安全隐患，并将其作为深度诊断结果。
41.根据本发明第一方面的一种能够实现的方式，所述数据类型包括程序类型和文件类型。
42.本发明的第二方面提出一种设备，包括处理器，以及与处理器连接的内存和网络接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行本发明所述的一种网络通信信号异常诊断分析方法。
43.本发明的第三方面提出一种存储介质，所述存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的一种网络通信信号异常诊断分析方法。
44.基于上述，本发明具有的优点在于：
45.1.本发明通过构建网络异常诊断平台，将其安装在计算机上，当用户使用计算机出现无线网络通信信号异常时，由用户启动网络异常诊断平台，进行计算机无线网络通信信号异常自动诊断，并在诊断结束后将诊断结果自动显示在网络异常诊断平台的主界面上，实现了计算机无线网络通信信号异常的智能自动诊断，一方面大大提高了诊断效率和诊断准确度，另一方面适用于所有计算机用户，特别是计算机网络小白，具有较强的实用性特点。
46.2.本发明在通过网络异常诊断平台进行计算机无线网络通信信号异常诊断过程中，先进行初步诊断，在初步诊断无问题时进行深度诊断，囊括了计算机无线网络通信信号异常的各种原因诊断，实现了计算机无线网络通信信号异常的全方面诊断，有效规避了手动诊断方式存在的诊断不全面缺陷，进而提高了诊断成功率。
附图说明
47.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
48.图1为本发明的方法实施步骤流程图。
具体实施方式
49.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
50.参照图1所示，本发明的第一方面提供一种网络通信信号异常诊断分析方法，包括以下步骤：
51.a:构建网络异常诊断平台，并将其安装在计算机上；
52.本实施例通过构建网络异常诊断平台，将其安装在计算机上，当用户使用计算机出现无线网络通信信号异常时，由用户启动网络异常诊断平台，进行计算机无线网络通信信号异常自动诊断，并在诊断结束后将诊断结果自动显示在网络异常诊断平台的主界面上，实现了计算机无线网络通信信号异常的智能自动诊断，一方面大大提高了诊断效率和诊断准确度，另一方面适用于所有计算机用户，特别是计算机网络小白，具有较强的实用性特点；
53.b:当用户使用计算机出现无线网络通信信号异常时，由用户启动网络异常诊断平台，并在网络异常诊断平台上导入无线网络通信信号异常界面；
54.c:网络异常诊断平台在接收到用户导入的无线网络通信信号异常界面时，进行无线网络通信信号异常初步诊断，识别本机无线网络的连接状态是否正常，若识别本机无线网络连接状态不正常，则将无线网络连接状态不正常作为初步诊断结果，若识别本机无线网络连接状态正常，则执行步骤c-2；
55.其中初步诊断的流程如下：
56.c-1:根据导入的无线网络通信信号异常界面进行无线网络连接状态诊断，其诊断方法参见如下步骤：
57.c-1-1：从无线网络通信信号异常界面中提取网络连接下标图案；
58.c-1-2：将提取的网络连接下标图案与无线网络已连接时对应的网络连接下标图案进行对比，若不一致，表明无线网络未连接，此时识别本机无线网络连接状态不正常，若一致，表明无线网络已连接，此时执行步骤c-1-3：
59.c-1-3：从后台查看本机的网络端口界面，并从中提取各网络端口的状态数据，将其与无线网络正常连接状态下网络端口对应的状态数据进行匹配，若匹配失败，则识别本机无线网络连接状态不正常，若匹配成功，则识别本机无线网络连接状态异常；
60.示例性的，无线网络正常连接状态下网络端口对应的状态数据为established，表示建立连接，无线网络异常连接状态下网络端口对应的状态数据为close_wait，表示网络异常；
61.c-2:获取本机无线网络配置的mac地址和路由器管理地址，进行无线网络授权诊断，识别本机无线网络配置的mac地址是否被授权，若识别未被授权，则将无线网络授权失败作为初步诊断结果，若识别已被授权，则执行步骤c-3，其中无线网络授权诊断方法对应的操作步骤如下：
62.c-2-1:根据路由器管理地址从后台访问路由器管理界面，并从中提取该路由器允许接入的mac地址；
63.c-2-2:将本机无线网络配置的mac地址与该路由器允许接入的mac地址进行匹配，若匹配成功，则识别本机无线网络配置的mac地址已被授权，若匹配失败，则识别本机无线网络配置的mac地址未被授权；
64.c-3:获取本机无线网络信号传输参数和路由器网络状态参数，其中本机无线网络信号传输参数包括当前网络信号传输速率和当前网络信号强度，路由器网络状态参数包括当前设备在线数量、当前输入输出流量差异度和当前多线程软件连接失败占比值，进行无线网络性能质量诊断，识别本机无线网络是否存在性能质量问题，若识别存在无线网络性能质量问题，则将无线网络性能质量不佳作为初步诊断结果，若识别不存在无线网络性能质量问题，则将初步诊断无问题作为初步诊断结果；
65.需要说明的是上述路由器网络状态参数的获取源头为从路由器管理界面中获取，具体获取方法如下：
66.从路由器管理界面中统计当前设备在线数量；
67.从路由器管理界面中提取当前输入流量和当前输出流量，并将当前输入流量和当前输出流量进行对比，计算当前输入输出流量差异度，其计算公式为其中当前输入流量和当前输出流量之间差距越大，当前输入输出流量差异度越大；
68.从路由器管理界面中提取当前多线程软件连接总频次和当前多线程软件连接失败频次，以此计算当前多线程软件连接失败占比值，其计算公式为
69.其中当前多线程软件连接失败频次越多，当前多线程软件连接失败占比值越大；
70.上述无线网络传输性能质量诊断对应的诊断方法执行以下步骤：
71.c-3-1:根据路由器管理地址从后台访问路由器管理界面，并从路由器管理界面中提取当前最快下载速率；
72.c-3-2:从本机无线网络信号传输参数中提取当前网络信号传输速率，并将其与当前最快下载速率进行对比，计算本机无线网络信号传输速度优质指数，其计算公式为η表示为本机无线网络信号传输速度优质指数，v
max
表示为当前最快下载速率，v表示为当前网络信号传输速率，e表示为自然常数，其中当前网络信号传输速率与当前最快下载速率越接近，本机无线网络信号传输速度优质指数越大；
73.c-3-3:从本机无线网络信号传输参数中提取当前网络信号强度，并将其与预设的各种网络信号强度等级对应的网络信号强度范围进行对比，从中筛选出本机无线网络信号强度等级,记为k，其中等级越高，无线网络信号越强；
74.c-3-4:将路由器网络状态参数导入路由器网络品质指数计算公式，得到路由器网
络品质指数，其中路由器网络品质指数计算公式为络品质指数，其中路由器网络品质指数计算公式为表示为路由器网络品质指数，λ1、λ2、λ3分别表示为当前设备在线数量、当前输入输出流量差异度、当前多线程软件连接失败占比值，λ1
′
表示为设备在线最佳数量，e表示为自然常数；
75.优选地，在上述路由器网络品质指数计算公式中，当前设备在线数量越少、当前输入输出流量差异度越小、当前多线程软件连接失败占比值越小，路由器网络品质指数越大；
76.c-3-5:将路由器网络品质指数与预设的各种路由器网络传输品质等级对应的路由器网络品质指数范围进行对比，从中筛选出本机无线网络信号对应的路由器网络传输品质等级，记为m，其中路由器网络品质指数越大，本机无线网络信号对应的路由器网络传输品质等级越高；
77.c-3-6:基于本机无线网络信号传输速度优质指数、本机无线网络信号强度等级和本机无线网络信号对应的路由器网络传输品质等级统计本机无线网络性能质量系数，其计算公式为q表示为本机无线网络性能质量系数，f0表示为设定常数；
78.优选地，在上述本机无线网络性能质量系数计算公式中，本机无线网络信号传输速度优质指数越大、本机无线网络信号强度等级越高、本机无线网络信号对应的路由器网络传输品质等级越高，本机无线网络性能质量系数越大；
79.在一个具体实施例中，对本机无线网络性能质量系数的计算综合考虑了本机无线网络信号传输参数和路由器网络状态参数，这是由于本机无线网络信号是通过路由器传输的，路由器网络状态参数决定了路由器对应的网络品质状况，而路由器的网络品质状况会间接影响本机的无线网络性能质量，在这种情况下，如果单纯以本机无线网络信号传输参数作为计算本机无线网络性能质量系数的依据，就会导致计算结果片面，进而难以为本机无线网络性能质量诊断提供精准可靠的诊断依据；
80.c-3-7:将本机无线网络性能质量系数与预定义的标准无线网络性能质量系数进行对比，若本机无线网络性能质量系数大于或等于标准无线网络性能质量系数，则识别不存在无线网络性能质量问题，反之，则识别存在无线网络性能质量问题；
81.d:获取初步诊断结果，进而判断是否需要进行无线网络通信信号异常深度诊断，其判断方式为当初步诊断结果为无线网络连接状态不正常或无线网络授权失败或无线网络传输性能质量不佳时，则判断不需要进行无线网络通信信号异常深度诊断，当初步诊断结果为初步诊断无问题时，则判断需要进行无线网络通信信号异常深度诊断，此时进行无线网络通信信号异常深度诊断，并获取深度诊断结果；
82.上述中无线网络通信信号异常深度诊断对应的诊断方法包括：
83.第一步：记录用户导入无线网络通信信号异常界面的时间点，将其作为网络数据提取结束时间点；
84.第二步：将网络数据提取结束时间点减去设定的提取时间间隔得到网络数据提取开始时间点；
85.第三步：基于网络数据提取开始时间点和网络数据提取结束时间点从后台提取本
机下载的各历史网络数据，并将各历史网络数据按照下载时间点的先后顺序进行编号，依次标记为1,2,...,i,...,n；
86.第四步：对提取的各历史网络数据进行数据类型解析，其解析方式为根据各历史网络数据在计算机中的存储形式，其中数据类型包括程序类型和文件类型，得到各历史网络数据对应的数据类型，并将其与设置的各种数据类型对应的影响权重因子进行对比，从中获取各历史网络数据对应的影响权重因子，记为ωi，其中程序类型对应的影响权重因子大于文件类型对应的影响权重因子；
87.第五步：基于各历史网络数据对应的数据类型，将其导入相应数据类型网络数据对应的下载危险系数计算模型，以此计算出各历史网络数据对应的下载危险系数，记为μi；
88.上述中程序类型网络数据对应的下载危险系数计算模型操作步骤如下：
89.从后台读取程序类型网络数据对应的下载源链接地址，并提取下载源链接地址对应的网址域名特征；
90.将提取的网址域名特征与预置的危险网址域名特征进行匹配，若某程序类型网络数据对应的网址域名特征与危险网址域名特征匹配成功，则将该程序类型网络数据对应的下载危险系数记为ε，反之则将该程序类型网络数据对应的下载危险系数记为ε
′
，其中ε＞ε
′
；
91.上述中文件类型网络数据对应的下载危险系数计算模型操作步骤如下:
92.从后台提取文件类型网络数据对应的扩展名，判断是否为双重拓展名，若判断某文件类型网络数据对应的扩展名为双重拓展名，则将该文件类型网络数据对应的下载危险系数记为σ，反之则将该文件类型网络数据对应的下载危险系数记为σ
′
，其中σ＞σ
′
；
93.第六步：根据各历史网络数据对应的下载危险系数和影响权重因子统计本机下载网络数据对应的综合危险系数，其计算公式为χ表示为本机下载网络数据对应的综合危险系数，μi、ωi分别表示为第i个历史网络数据对应的下载危险系数、影响权重因子，其中当某历史网络数据对应的数据类型为程序类型时，该历史网络数据对应的下载危险系数取值为ε或ε
′
，当某历史网络数据对应的数据类型为文件类型时，该历史网络数据对应的下载危险系数取值为σ或σ
′
；
94.第七步：将本机下载网络数据对应的综合危险系数与网络数据下载综合危险系数最大允许值进行对比，若本机下载网络数据对应的综合危险系数大于网络数据下载综合危险系数最大允许值，则判断本机下载网络数据存在安全隐患，并将其作为深度诊断结果，反之，则判断本机下载网络数据不存在安全隐患，并将其作为深度诊断结果；
95.e:当判断不需要进行无线网络通信信号异常深度诊断时，将初步诊断结果显示在网络异常诊断平台的主界面上，当判断需要进行无线网络通信信号异常深度诊断时，将深度诊断结果显示在网络异常诊断平台的主界面上。
96.本发明实施例在通过网络异常诊断平台进行计算机无线网络通信信号异常诊断过程中，先进行初步诊断，在初步诊断无问题时进行深度诊断，囊括了计算机无线网络通信信号异常的各种原因诊断，实现了计算机无线网络通信信号异常的全方面诊断，有效规避了手动诊断方式存在的诊断不全面缺陷，进而提高了诊断成功率。
97.本发明的第二方面提出一种设备，包括处理器，以及与处理器连接的内存和网络
接口；所述网络接口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络接口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行本发明所述的一种网络通信信号异常诊断分析方法。
98.本发明的第三方面提出一种存储介质，所述存储介质烧录有计算机程序，所述计算机程序在服务器的内存中运行时实现本发明所述的一种网络通信信号异常诊断分析方法。
99.以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。