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张成,廖建新,朱晓民.基于贝叶斯疑似度的启发式故障定位算法.软件学报,2010,21(10):2610-2621
基于贝叶斯疑似度的启发式故障定位算法
Heuristic Fault Localization Algorithm Based on Bayesian Suspected Degree
投稿时间:2008-05-06  修订日期:2009-03-31
DOI:
中文关键词:  故障管理  故障诊断  故障定位  故障传播模型  贝叶斯公式
英文关键词:fault management  fault diagnosis  fault localization  fault propagation model  Bayes’ formula
基金项目:Supported by the National Science Fund for Distinguished Young Scholars of China under Grant No.60525110 (国家杰出青年科学基金); 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 (电子信息产业发展基金)
作者单位
张成 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876 东信北邮信息技术有限公司,北京 100191 
廖建新 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876 东信北邮信息技术有限公司,北京 100191 
朱晓民 北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室,北京 100876 东信北邮信息技术有限公司,北京 100191 
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中文摘要:
      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.
英文摘要:
      Fault localization has theoretically been proven to be NP-hard. This paper takes a weighted bipartite graph, as fault propagation model, and proposes a heuristic fault localization algorithm based on Bayesian suspected degree (BSD) to reduce the computational complexity. It introduces a metric of BSD, which needs only to be calculated once, and uses incremental coverage, which makes the algorithm a low computation complexity O(|F|×|S|). Simulation results show that the algorithm has a high fault detection rate as well as low false positive rate and performs well even in the presence of unobserved and suspicious alarms. The algorithm, which has a polynomial computational complexity, can be applied to a large-scale communication network.
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