【摘 要】
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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
【机 构】
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北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,东信北邮信息技术有限公司
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金No.60525110;国家重点基础研究发展计划(973)Nos.2007CB307100,2007CB307103;电子信息产业发展基金~~
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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.
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