針對(duì)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)與診斷過程中,如何基于小數(shù)據(jù)量樣本進(jìn)行準(zhǔn)確的故障檢測(cè)與診斷模型的訓(xùn)練的問題,提出了基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)故障檢測(cè)與診斷算法。首先,分析了異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的常見網(wǎng)絡(luò)故障來源,通過GAN算法,在小數(shù)據(jù)量的網(wǎng)絡(luò)故障樣本的基礎(chǔ)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(cè)階段輸入?yún)?shù)的最優(yōu)特征組合,并完成故障檢測(cè)與診斷。仿真結(jié)果表明,所提算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)更加準(zhǔn)確而高效的故障檢測(cè)與診斷,準(zhǔn)確率可達(dá)98.18%。

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