大型光纖通信網(wǎng)絡(luò)斷點檢測模型仿真分析
[Abstract]:It is very important to detect the breakpoints of optical fiber network accurately for the maintenance of network security. Because of the dispersion of nodes in large scale optical fiber communication networks, the resulting breakpoints are random, and a single breakpoint will not directly affect the communication of the network. Under the network structure the traditional breakpoint detection model based on the autonomous induction analysis method can not judge the breakpoint through the on-off of the node. It needs to traverse the network nodes one by one to correlate with each other. Therefore the detection efficiency is too low. A neural network breakpoint detection model based on immune recognition is proposed. The neural network detector is modeled according to the principle of immune recognition, and the fault mode information of large optical fiber communication network is stored in the distributed detector by training. The detector is used to collect the abnormal mode features of the optical communication network. When the detection should match the characteristic sample, the detector is activated, and the breakpoints of the large optical fiber communication network are detected according to the active state of the detector. The corresponding training methods are also given. The simulation results show that the proposed model can accurately detect the breakpoints of large optical fiber communication networks and has a high detection efficiency.
【作者單位】: 北京科技大學(xué)自動化學(xué)院;北京軍區(qū)通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)管理中心;國防大學(xué)信息指揮與作戰(zhàn)教研部;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(90818025);國家自然科學(xué)基金(61175122)
【分類號】:TN929.11;TN915.08
【參考文獻】
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【共引文獻】
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,本文編號:2241269
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