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| 稿件标题： | 基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法 |
| 稿件作者： | 邵烨荣 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2022.02.030 |
| 科学编辑： | 李英堂（兰州理工大学研究员） |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | Kalman滤波；卫星网络节点；故障定位；神经网络；蜂群算法；平滑因子集本文引用格式：邵烨荣. |
| 文章摘要： | 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。 |
| 稿件基金： | 广州工商学院2019年科研课题(KA201938) |
| 引用本文格式： | 邵烨荣.基于Kalman滤波和APNN的卫星网络节点故障定位方法［J］.兵器装备工程学报，2022，43(02)：191-196. SHAO Yerong.Fault location method of satellite network node based on Kalman filter and APNN［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering，2022，43(02)：191-196. |
| 刊期名称： | 2022年02期 |
| 出版时间： | 2022年2月 |
| 上线时间： | 2022年2月28日 |
| 浏览次数： | 2628 |
| 下载次数： | 493 |
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