通信网络的故障检测与自愈技术研究

引言

在数字化时代，通信网络已成为社会经济运行、信息交互的关键基础设施。从 5G商用的快速普及到 6G 技术的前瞻布局，通信网络规模不断扩大、架构日益复杂，对网络稳定性与可靠性提出更高要求。一旦网络出现故障，不仅会导致个人用户通信中断、业务数据丢失，更可能引发金融交易停滞、智能交通瘫痪等严重后果，造成巨大经济损失与社会影响。

一、通信网络故障检测技术

1.1 故障检测原理

基于对网络运行状态的持续监测与异常识别。通信网络运行时，各类设备会产生如流量、时延、丢包率等关键指标数据，正常状态下这些数据遵循特定规律。故障检测通过实时采集、分析这些数据，对比历史数据和预设阈值判断网络是否异常基于协议分析技术，监测网络中数据包的格式、交互流程是否符合标准，若出现异常协议行为，也能定位故障节点或异常源。

1.2 基于硬件的检测技术

通过物理设备直接获取网络状态信息。当光纤出现断点、弯曲过度或熔接点损耗增大时，损耗曲线会产生明显突变，技术人员据此精准定位故障位置，误差可控制在数米内。网络测试仪、电缆故障定位仪等硬件设备，可针对以太网电缆、同轴电缆等进行物理层检测，判断线缆是否存在短路、断路等问题，为网络故障排查提供基础依据。

1.3 基于软件的检测技术

基于 NMS 和协议分析软件实现故障检测。NMS 通过简单网络管理协议或网络配置协议连接网络设备，可实时检测获取设备CPU 占用、内存使用、端口 UP/DOWN 状态等指标，设备 CPU 使用率持续高于 80% 或端口频繁UP/DOWN 切换均将触发告警提示潜在故障发生。

1.4 基于人工智能的检测技术

通过利用机器学习算法和深度学习算法，摆脱了传统基于阈值的判断。监督学习的场合下，利用标记了历史故障数据进行大量数据，训练决策树、支持向量机(SVM)等模型来判断网络指标数据属于正常的还是故障状态。例如利用随机森林算法来快速发现网络中存在的 DDoS 攻击导致的网络流量异常模式。深度学习中，利用长短期记忆网络(LSTM)在对时间序列数据上有优势来预测网络故障。通过学习网络流量的时序变化规律来预测数小时之内链路可能出现拥塞故障，从而达到主动式运维。利用生成对抗网络(GAN)可以仿真出网络故障场景，提高检测模型的鲁棒性，在复杂的网络环境中能快速有效地检测出故障。

二、通信网络自愈技术研究

2.1 自愈技术的核心原理

通信网络自愈技术本质是在通信网络中发生故障时能够实现故障自动识别、快速确定、自动决策与自适应恢复。一旦网络发生故障，自愈系统首先通过网络中所部署的监测节点所收集的实时信息采用某种预先设计的算法或机器学习方法等分析网络状况，若发现网络中发生故障（链路出现故障或节点故障），自动发现故障点的位置；然后根据预先设定的策略或自适应决策依据选择较好的恢复路径或资源，自动执行业务倒换、路径选择等功能，使网络尽快正常工作，最小程度地影响业务的传输。

2.2 线路保护倒换技术

最基本也是应用最广泛的自愈方法，其工作原理建立在冗余基础上。在点对点传输的通信链路中，一般都会预先设置主用路由线路和备用线路。业务传输正常时走主用线路，当主用线路发生物理线路破坏、设备破坏等情况中断时，将很快被保护倒换系统检测出故障，数毫秒内即可将业务切换到备用线路。在光纤通信系统中，如果采用 ¹⁺¹ 保护倒换的传输方式，业务数据将同时在主用光纤和备用光纤中进行传输，接收端同时比较两路信号的质量，当主用光纤信号出现异常时，就择优切换选用备用光纤的信号，从而实现“无缝”切换、连续传输的业务效果。

2.3 环形网保护技术

基于特定拓扑结构的高效自愈。通道倒换环和复用段倒换环是常见的环网保护机制，其中通道倒换环是每个网元与相邻网元都有一对相反方向的通道，业务在环上双向传送，如果在环中间的一段出现故障，那么故障两边的网元识别到丢失了信号，在时隙安排上，本网元已经将业务安排在这个时隙，其将业务切换到另两个时不进行时隙的变动，而是切换到相邻两个网元的另一时隙，进而使业务正常传输。复用段倒换环就是基于复用段保护协议，环网出现故障后，故障两边的网元通过协议进行交互，将整个复用段的业务切换到备份路由，复用段倒换环相较于通道倒换环能更多地利用网络资源，满足大业务量传输。

2.4 基于软件定义网络（SDN）的自愈技术

采用集中控制、灵活编程技术，实现网络自愈。在 SDN 架构中，控制平面分离到控制器中，控制器通过南向接口统一管控网络设备，发生故障时，控制器获取全网拓扑和状态信息，利用算法完成计算并下发新的转发规则到数据平面设备，完成业务快速重路由。

三、故障检测与自愈技术的协同应用

3.1 协同工作机制

协同工作机制。首先进行故障告警，故障告警的来源包括故障检测、故障信息和人工诊断。故障检测的方法是硬件监控、软件诊断和机器学习算法，他们采集网络流、设备信息等信息，实时监测故障的苗头，快速定位故障，并将故障信息反馈给自愈系统；故障自愈接收相应的故障反馈信息，按照预定规则或算法，分析故障信息，生成自愈方案，比如倒换备用链路、调整网络拓扑或重构资源分配等。故障检测发现的链路出现断光缆的原因，该链路的业务出现中断后，将告警信息上报给故障自愈系统；自愈系统接收信息后，执行线路保护倒换方案，并把业务调度到备用链路上。

3.2 协同应用的优势

协同应用优势明显。极大提升故障处理效率，传统的故障检测与处理通常需要人工进行故障检测并解决，耗时较长，而协同应用实现了从故障检测到故障恢复的端到端自动处理，故障修复时间可由几个小时甚至几天缩短到几秒甚至几分钟。降低运维费用，协同的自动化避免了部分人工定期的巡检、故障查找等工作，同时也规避了由于长时间故障而导致的业务损失。提升网络可靠性和服务质量，极快的故障检测和快速的故障恢复，确保了业务的持续性，减少了用户感知的网络中断时间，提升用户体验。两者协同后，可通过对故障数据不断的收集和分析改进检测策略和自愈策略，形成一个正向循环，让网络抗风险能力不断提升，为通信网络的稳定运行保驾护航。

结语

通信网络故障检测与自愈技术是保障网络稳定运行的核心支撑。通过对检测与自愈技术原理、协同机制的研究，有效提升了网络故障处理效率与可靠性。尽管当前面临网络复杂度攀升、技术融合难度大等挑战，但随着人工智能、大数据等技术的深度应用，未来将朝着智能化、自适应化方向发展，持续为通信网络的高质量发展筑牢技术根基。

参考文献

[1]王文燕,王斌.基于机器学习的通信网络安全故障检测方法研究[J].网络空间安全,2024,15(03):83-86.

[2]陈福,路美杰.二次设备网络通信检测及故障诊断分析技术研究[J].电工技术,2024,(S1):263-265.