[发明专利]基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法

权利要求书

1.一种基于贝叶斯网络模型的量子通信网络可用性分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：根据专家经验和已有的故障事件信息生成量子通信网络系统的动态故障树；

S2：对生成的动态故障树进行定性分析和定量分析，其中，通过将故障树转换为最小割集以进行定性分析；基于离散时间贝叶斯网络算法将生成的动态故障树转换成离散时间贝叶斯网络结构来进行定量分析；在定量分析中，给定单个基本事件的故障率或概率，用数学方法计算出包括顶层事件发生的概率以及重要度在内的定量可靠性指标；

S3：对转换后的离散时间贝叶斯网络结构通过联合概率分布算法计算顶事件概率，并在发生故障后进行信息更新；

S4：依据计算得到的顶事件概率分析得出网络可用性结果，当顶事件概率超过网络不可用门限值时判断为网络不可用，当顶事件概率不超过网络不可用门限值时则依据网络可用性综合评价等级矩阵得出网络可用级别。

2.根据权利要求1所述的量子通信网络可用性分析方法，其特征在于，所述生成量子通信网络系统的动态故障树具体包括：

从量子通信网络系统的系统输出的偏差开始，演绎地遍历系统架构，以检查故障通过组件之间的连接传播，并结合各个组件的本地故障树，直到没有连接的组件存在为止。

3.根据权利要求1所述的量子通信网络可用性分析方法，其特征在于，所述基于离散时间贝叶斯网络算法将生成的动态故障树转换成离散时间贝叶斯网络结构来进行定量分析具体包括：

将基本事件转换为根节点，将中间事件转换为中间节点，将顶部事件转换为叶节点，完成动态故障树到离散时间贝叶斯网络结构的图形映射；所述中间事件为逻辑门；

通过填充根节点的先验概率值和其他节点的条件概率表来完成数值映射，所述先验概率值为基于基本事件的故障概率，节点的先验概率表中每个条目表示各自事件处于特定状态的概率；

假定故障概率分布为指数分布，在时间区间(t1,t2)内某一组件失效的概率，通过对指数分布密度函数拟合出如下计算方式：

式中，X代表节点变量，λ为基本组件的故障概率。

4.根据权利要求3所述的量子通信网络可用性分析方法，其特征在于，所述对转换后的离散时间贝叶斯网络结构通过联合概率分布算法计算顶事件概率具体包括：

利用根节点的失效概率数据和各中间节点的条件概率表来获取系统失效概率；

利用离散时间贝叶斯网络的条件独立性假设，利用链式法确定一组随机变量{X₁，X₂，......，X_n}的联合概率分布为：

式中，X_i为贝叶斯网络中的节点变量，parent(X_i)表示节点X_i的父节点，1≤i≤n，n是节点变量总数。