基于贝叶斯征兆解释度的链路故障定位算法

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ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－３６９５．２０１３．０３．０１７
Ｌｉｎｋｆａｉ百度文库ｕｒｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｓｙｍｐｔｏｍｅｘｐｌａｉｎｅｄｄｅｇｒｅｅ
ＷＡＮＧＲｕ — ｙａｎ，ＷＵＱｉｎｇ，ＸＩＯＮＧＹｕ，ＺＨＡＯＹｉｎｇ
（１．ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＯｐｔｉｃａｌＦｉｂｅｒＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＰｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｓ，Ｃｎｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，
王汝言，吴
摘
晴，熊
余，赵
莹
（１．重庆邮电大学重庆市光纤通信技术重点实验室，重庆４０００６５；２．重庆大学计算机学院，重庆４０００３０）
要：针对故障和征兆关系不确定的网络中故障定位算法检测率低和误检率高的缺陷，提出了一种基于贝叶
较高的故障检测率和较低的故障误检率。关键词：网络生存性；故障定位；故障传播模型；贝叶斯网络中图分类号：ＴＰ３９３；ＴＰ３０１．６文献标志码ｉＡ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１３）０３ — ０７１２ — ０３
Ｃｈｉｎａ；２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅ￣ｉ＠，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｌｏｗｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅａｎｄｈｉｇｈｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒａｔｅｏｆｆａｕｌｔｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｎｅｔｗｏｒｋｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆａｕｌｔａｎｄｓｙｍｐｔｏｍｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｉｎｋｆａｉｌｕｒｅｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｓｙｍｐｔｏｍｅｘｐｌａｉｎｅｄｄｅｇｒｅｅ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｏｋｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃｗｅｉｇｈｔｅｄｂｉｐａｔｒｉｔｅｇｒａｐｈａｓｆａｕｌｔｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ，ｉｔｄｅｉｆｎｅｄａｎｏｖｅｌｐａ — ｒａｍｅｔｅｒＢａｙｅｓｉａｎｓｙｍｐｔｏｍｅｘｐｌａｉｎｅｄｄｅｇｒｅｅｂｙｈａｎｄｌｉｎｇｔｈｅＢａｙｅｓｉａｎｐｏｓｔｅｒｉｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｄｅａｌｔｗｉｔｈｔｈｅｐｏｓｓｉｂｌｅｌｉｎｋｆａｉｌｕｒｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒ，ｔｈｅｎｏｂｔａｉｎｅｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆａｕｌｔｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓｓｅｔａｎｄｒｅａｌｉｚｅｄｌｉｎｋｆａｉｌｕｒｅｌｏｃｌｉａｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｈｅｏｒｙ
斯征兆解释度的链路故障定位算法。该算法以概率加权的二分图作为故障传播模型，通过处理贝叶斯后验概率
信息，定义一种新的参数贝叶斯征兆解释度，并基于该参数对可能链路故障进行判断，得出最优故障假设集合，
实现链路故障定位。理论分析和仿真实验表明，该算法具有较低的计算复杂度，且在小规模不确定网络中具有
第３０卷第３期
２０１３年３月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３０Ｎｏ．３Ｍａｒ．２０１３
基于贝叶斯征兆解释度的链路故障定位算法