本文關(guān)鍵詞：基于最小熵翻卷積的網(wǎng)絡故障特征提取仿真

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【摘要】：傳統(tǒng)的基于FRFT網(wǎng)絡故障特征提取方法當網(wǎng)絡信號發(fā)生突變時,由于受到噪聲和信號衰弱的影響,導致網(wǎng)絡故障特征極其微弱,并且網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)和權(quán)值分布成非線性映射,將信號簡單排列成矩陣,無法有效實現(xiàn)對網(wǎng)絡故障特征的提取。提出一種基于小波濾波以及最小熵翻卷積的網(wǎng)絡故障特征提取方法,將突變信號在與之相鄰尺度上的小波系數(shù)直接相乘,依據(jù)閾值對噪聲中的網(wǎng)絡故障信息進行采集并過濾噪聲,使獲取的小波系數(shù)信噪比大大增強。將突變信號小波變換值在幾個尺度上進行計算,實現(xiàn)網(wǎng)絡故障特征的初提取。獲取一個逆濾波器,通過網(wǎng)絡輸出恢復網(wǎng)絡輸入信號,依據(jù)解卷積后獲取的序列對可能估計值的最優(yōu)解進行計算,求出逆濾波器矩陣,分析了最小熵歸迭代算法的具體實現(xiàn)過程。仿真結(jié)果表明,所提方法具有很高的準確性。
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學師范學院;
【關(guān)鍵詞】： 逆濾波器 信噪比 最小熵翻卷積 故障特征
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言當前,隨著網(wǎng)絡的廣泛應用,對于網(wǎng)絡的維護和管理也隨之更加復雜[1,2]。當網(wǎng)絡出現(xiàn)局部故障時,將出現(xiàn)一系列的沖擊衰減響應,體現(xiàn)為網(wǎng)絡信號的突變點[3]。網(wǎng)絡信號突變點含有豐富的故障特征信息,所以,研究信號突變環(huán)境下的網(wǎng)絡故障特征提取問題對網(wǎng)絡的正常運行維護具有重

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本文編號：944049