电信网络故障定位的根因分析与自愈算法设计.pdf

电信网络故障定位的根因分析与自愈算法设计1

电信网络故障定位的根因分析与自愈算法设计

摘要

随着5G、物联网和云计算技术的快速发展，电信网络规模日益庞大，结构日趋复

杂，网络故障的快速定位与自愈已成为保障通信服务质量的关键挑战。本报告系统研究

了电信网络故障定位的根因分析与自愈算法设计问题，提出了基于多源数据融合的故

障检测框架和基于深度学习的根因定位模型，设计了分层协同的自愈决策机制。通过构

建包含10万+节点的仿真网络环境进行验证，结果表明所提方法可将故障定位准确率

提升至92.3%，平均定位时间缩短至15秒以内，自愈成功率可达89.7%。本研究为电

信网络智能化运维提供了理论依据和技术支撑，对提升网络可靠性和用户体验具有重

要意义。

1引言与背景

1.1研究背景与意义

当前全球电信网络正经历前所未有的变革，据国际电信联盟(ITU)统计，截至2022

年底，全球移动用户数已超过80亿，物联网设备连接数突破140亿。网络规模的指数

级增长使得传统人工运维模式难以为继，自动化、智能化的故障管理成为必然趋势。电

信网络故障不仅直接影响用户体验，更可能造成巨大的经济损失，据GSMA报告显示，

全球电信运营商每年因网络故障导致的损失超过200亿美元。

1.2国内外研究现状

在故障定位技术方面，国外研究起步较早，Google的B4网络采用基于流规则的实

时监控系统，实现了毫秒级故障检测；ATT开发的Domain2.0平台通过SDN控制

器实现了网络状态的集中监控。国内方面，华为的iMasterNCE系统已具备初步的故

障自愈能力，中国移动的”九天”人工智能平台也在积极探索网络智能运维应用。然而，

现有系统在根因分析的准确性和自愈决策的智能化方面仍有较大提升空间。

1.3研究目标与内容

本研究旨在解决电信网络故障定位与自愈中的三个核心问题：一是多源异构数据

的融合分析问题；二是故障根因的精准定位问题；三是自愈策略的智能决策问题。通过

构建端到端的智能运维体系，实现从故障检测、根因分析到自动修复的闭环管理，最终

将网络故障平均修复时间(MTTR)降低50%以上。

电信网络故障定位的根因分析与自愈算法设计2

2政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

我国”十四五”规划明确提出要”加快新型数字基础设施建设”，工业和信息化部发布

的《“十四五”信息通信行业发展规划》将”提升网络智能化水平”列为重点任务。2022年，

国务院发布的《关于加强数字政府建设的指导意见》进一步强调要”构建智能高效的网

络安全运行体系”。这些政策为本研究提供了良好的政策环境和发展机遇。

2.2行业发展趋势

据中国信息通信研究院预测，到2025年我国5G网络投资累计将达1.2万亿元，物

联网连接数将突破200亿。网络复杂度的提升对运维能力提出了更高要求，AIOps(智

能运维)市场年增长率保持在30%以上。电信运营商纷纷将智能化转型作为战略重点，

中国电信的”云改数转”、中国联通的”数字化转型”战略都将网络智能运维列为关键领域。

2.3技术标准演进

3GPP在R16版本中引入了网络自动化(NetworkAutomation)框架，ETSINFV

标准组织也发布了多项网络功能虚拟化管理规范。IETF的NETCONF/YANG协议为

网络设备配置管理提供了标准化接口。这些技术标准的成熟为本研究的技术实现奠定

了基础。

3现状与问题诊断

3.1电信网络故障特征分析

电信网络故障呈现三大特征：一是故障类型多样化，包括设备故障、链路中断、配

置错误、性能劣化等；二是故障传播级联效应明显，单个故障点可能引发大面积服务中

断；三是故障定位难度大，平均定位时间占MTTR的60%以上。某运营商数据显示，

2022年其核心网故障中，43%的故障定位时间超过30分钟。

3.2现有故障定位方法局限

当前主流的故障定位方法包括基于规则的专家系统、基于统计的异常检测和基于机

器学习的分类模型。专家系统规则维护困难，统计方法对复杂模式识别能力不足，传统

机器学习模型依赖大量标注数据且泛化能力有限。此外，现有方法普遍缺乏对网络拓扑

和业务逻辑的深度理解，