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基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法
被引量：
3
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作者
邵烨荣
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期191-196,共6页
为了提高卫星网络节点故障定位的正确性和完全性,提出了基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法。利用Kalman滤波算法追踪卫星网络节点故障信号,并实施预估及校正,获得最优的故障状态变量估计值,初始化故障状态变量估计值,将...
为了提高卫星网络节点故障定位的正确性和完全性,提出了基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法。利用Kalman滤波算法追踪卫星网络节点故障信号,并实施预估及校正,获得最优的故障状态变量估计值,初始化故障状态变量估计值,将自适应概率神经网络的样本误差函数视为适应度函数寻优平滑因子集,经过多次迭代获得的最优解,即平滑因子集,实现卫星网络节点故障定位。实验结果表明:所提方法卫星网络节点故障定位的正确率始终高于95%,故障定位的完全率基本不受故障数量影响,始终保持最高,具备较高的完全性,且定位时延和通信开销低。
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关键词
KALMAN滤波
卫星网络节点
故障定位
神经
网络
蜂群算法
平滑因子集
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题名
基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法
被引量：
3
1
作者
邵烨荣
机构
广州工商学院计算机科学与工程系
出处
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第2期191-196,共6页
基金
广州工商学院2019年科研课题(KA201938)。
文摘
为了提高卫星网络节点故障定位的正确性和完全性,提出了基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法。利用Kalman滤波算法追踪卫星网络节点故障信号,并实施预估及校正,获得最优的故障状态变量估计值,初始化故障状态变量估计值,将自适应概率神经网络的样本误差函数视为适应度函数寻优平滑因子集,经过多次迭代获得的最优解,即平滑因子集,实现卫星网络节点故障定位。实验结果表明:所提方法卫星网络节点故障定位的正确率始终高于95%,故障定位的完全率基本不受故障数量影响,始终保持最高,具备较高的完全性,且定位时延和通信开销低。
关键词
KALMAN滤波
卫星网络节点
故障定位
神经
网络
蜂群算法
平滑因子集
Keywords
Kalman filter
satellite network node
fault location
neural network
bee colony algorithm
smoothing factor set
分类号
TJ861 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法
邵烨荣
《兵器装备工程学报》
CSCD
北大核心
2022
3
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