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移动自组织网络节点数据故障诊断仿真
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  • 英文篇名:Fault Diagnosis Simulation of Node Data in Mobile Ad Hoc Networks
  • 作者:张昕
  • 英文作者:ZHANG Xin;Department of Telecommunication,Northeast Petroleum University;
  • 关键词:移动自组织网络 ; 节点数据 ; 故障诊断
  • 英文关键词:Mobile self-organizing network;;Node data;;Fault diagnosis
  • 中文刊名:JSJZ
  • 英文刊名:Computer Simulation
  • 机构:东北石油大学电信系;
  • 出版日期:2017-08-15
  • 出版单位:计算机仿真
  • 年:2017
  • 期:v.34
  • 语种:中文;
  • 页:JSJZ201708065
  • 页数:4
  • CN:08
  • ISSN:11-3724/TP
  • 分类号:312-315
摘要
对移动自组织网络节点数据故障的诊断,能够更好地提升移动自组织网络质量。对节点数据故障的诊断,需要获取故障节点的先验概率,得到故障案例的属性匹配权值,完成故障的诊断。传统方法先将移动自组网络划分为若干簇,得到各个节点状态的更新消息,但忽略了得到故障案例的属性匹配权值,导致故障诊断精度偏低。提出基于多属性加权模糊贝叶斯的移动自组织网络中节点数据故障诊断方法。以叶贝斯理论为基础引入多个节点属性值,将节点的信号收发稳定性和节点运作正常度定义为网络节点故障验证属性,给出节点损耗特征的加权模糊函数,计算出各个节点发生故障的概率,获取故障节点发生在故障区域的先验概率,得到故障案例的属性匹配权值,并完成对移动自组织网络中节点数据故障诊断。实验结果表明,所提方法故障诊断精度高,大幅度提升了移动自组织网络质量。
        This research focuses on fault diagnosis method of node data in mobile self-organizing network based on fuzzy Bayes with multi-attribute weighting.Several node attribute values were introduced based on Bayes theory,and stability of signal transceiver of node and degree of normal operation were defined as verification attribute of node fault.Then weighting fuzzy function of feature of node loss was provided.The probability of node fault was worked out and prior probability of fault node happening in faulty region was acquired.In addition,the research obtained attribute matching weight of fault case.Experimental results show that the method has high diagnosis precision.It improves quality of mobile self-organizing network by a large margin.
引文
[1]青巧.基于模糊分割的移动自组织网络故障检测算法[J].计算机测量与控制,2015,23(12):3983-3986.
    [2]衣爽,等.基于自组织网络的燃气轮机燃料系统的故障诊断研究[J].热能动力工程,2014,29(3):237-241.
    [3]韩文虹,高淑婷.SOM离散化和IGA优化神经网络传感器故障诊断[J].中国测试,2014,40(5):88-91.
    [4]周芸韬.基于MQAAR的移动自组织网络路由方案[J].湘潭大学自然科学学报,2016,38(3):69-73.
    [5]苑津莎,等.基于互补免疫算法的变压器故障诊断[J].电工技术学报,2015,30(24):67-75.
    [6]王佳林,等.基于SOM神经网络的变电站设备红外热像诊断研究[J].上海电力学院学报,2016,32(1):78-82.
    [7]宋玉琴,等.基于模糊关系与自组织竞争网络的变压器故障诊断[J].自动化技术与应用,2016,35(10):131-134.
    [8]帕孜来·马合木提,付玲,林吉凯.基于SOM神经网络的三电平逆变器的故障诊断[J].电子技术应用,2015,41(2):149-151.
    [9]任凯,邓武,俞琰.基于大数据技术的网络日志分析系统研究[J].现代电子技术,2016,39(2):39-41.
    [10]段淑敏,吴建军.车载自组织网络通信性能优化研究与仿真[J].计算机仿真,2016,33(4):336-339.

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