針對異構無線網絡故障檢測與診斷過程中,如何基于小數(shù)據(jù)量樣本進行準確的故障檢測與診斷模型的訓練的問題,提出了基于生成對抗網絡的異構無線網絡故障檢測與診斷算法。首先,分析了異構無線網絡環(huán)境下的常見網絡故障來源,通過GAN算法,在小數(shù)據(jù)量的網絡故障樣本的基礎上,得到大量可靠數(shù)據(jù)集。然后,基于這些數(shù)據(jù),利用極端梯度提升算法選擇故障檢測階段輸入參數(shù)的最優(yōu)特征組合,并完成故障檢測與診斷。仿真結果表明,所提算法可以實現(xiàn)對異構無線網絡更加準確而高效的故障檢測與診斷,準確率可達98.18%。

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