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為加強通信信道的安全性，及時(shí)發(fā)現信道出現的故障和異常情況，該研究基于Petri網(wǎng)絡(luò )模型設計出信道故障診斷系統，并利用時(shí)間標簽和顏色集對Petri網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行改進(jìn)，使其更加全面表示出系統信道的動(dòng)態(tài)行為。設計出動(dòng)態(tài)探測器，與診斷模型共同進(jìn)行故障診斷，采用FPGA與ARM結合的硬件設計方式，并加入了低運算放大器降低系統中的噪聲。采用特征生成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )構建信道故障預測模型，利用對抗生成網(wǎng)絡(luò )學(xué)習故障樣本的真實(shí)分布，并生成新的樣本數據進(jìn)行模型的訓練。實(shí)驗結果顯示該研究系統的故障檢測時(shí)間最短，故障預測準確率最高為99.7%。