基于贝叶斯疑似度的启发式故障定位算法

摘要：

故障定位问题理论上已经证明为NP-Hard问题.为了降低计算复杂度,以概率加权的二分图作为故障传播模型,提出了一种基于贝叶斯疑似度的启发式故障定位算法(Bayesian suspected degree fault localization algorithm,简称BSD).引入贝叶斯疑似度,对所有故障仅计算一遍;同时采用增量覆盖方式,使算法具有较低的计算复杂度O(|F|(|S|).仿真实验结果表明,BSD算法具有较高的故障检测率和较低的故障误检率,即使在部分告警无法观察、告警丢失和虚假等情况下,算法依然具有较高的故障检测率.BSD算法具有多项式计算复杂度,可以满足大规模通信网故障定位的要求.

关键词：故障管理、故障诊断、故障定位、故障传播模型、贝叶斯公式

所属期刊栏目：21

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：the National Science Fund for Distinguished Young Scholars of China under Grant No.60525110;the National Basic Research Program of China under Grant Nos.2007CB307100, 2007CB307103 国家重点基础研究发展计划973;the Development Fund Project for Electronic and Information Industry of China

在线出版日期：2010-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2610-2621