摘要

为加强通信信道的安全性,及时发现信道出现的故障和异常情况,该研究基于Petri网络模型设计出信道故障诊断系统,并利用时间标签和颜色集对Petri网络模型进行改进,使其更加全面表示出系统信道的动态行为;设计出动态探测器,与诊断模型共同进行故障诊断,采用FPGA与ARM结合的硬件设计方式,并加入了低运算放大器降低系统中的噪声;采用特征生成卷积神经网络构建信道故障预测模型,利用对抗生成网络学习故障样本的真实分布,并生成新的样本数据进行模型的训练;实验结果显示该研究系统的故障检测时间最短,故障预测准确率最高为99.7%。

  • 出版日期2023
  • 单位南京信息职业技术学院

全文