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为了提高故障定位性能，降低单一判别参数在单位过程中的约束，该文提出一种基于压缩感知和信息熵差的多参数链路故障定位算法。该算法首先利用贝叶斯网络进行快速故障预测，其次引入参数故障覆盖范围，利用压缩感知进行故障筛选，最后定义参数故障信息熵差完成根源故障定位。仿真结果表明，该算法预测出的故障集合具有可压缩性，筛选后的故障集合保留了真实故障，定位时具有较高的故障检测率和较低的故障误检率。