在经济生活日益依赖于通信网的今天,网络故障不仅会带来巨大的数据损失,甚至会导致灾难性后果。利用网络可靠性分析,工程人员可以增强网络可靠性,减少故障时损失。尽管网络可靠性分析已经取得了大量成果,但如下方面还需要开展进一步研究:第一,网络结点不可靠时的可靠性分析。传统的网络可靠性分析通常假设结点可靠,这在一些新的网络研究领域是不成立的,譬如自组织网络、灾难环境网络。而且,当网络结点众多时,可靠性分析中的计算量将变得非常庞大。第二,网络部件故障非统计独立时的可靠性分析。传统的网络可靠性分析通常假设部件故障统计独立,这会给某些网络的可靠度评估带来很大的偏差,譬如极端环境下的网络。另外,当非统计独立故障较多且网络规模较大时,可靠性分析将变得非常困难。第三,网络部件重要性分析。传统的网络可靠性分析主要讨论可靠度计算,不能从部件故障角度全面了解网络可靠性,缺乏高效的计算方法。第四,网络运行时可靠性分析。传统的网络可靠性分析主要研究可靠性设计指标,其成果不能很好地反映运行时的网络可靠性。通信网有着庞大的规模和动态复杂性,经典的故障分布函数很难描述网络的故障特性。为降低复杂性,解决一般性问题,本文采用了主流的网络可靠性模型——时间独立的离散概率模型。另外,本文只讨论了二端网络的可靠性问题,但其成果可以推广到K端网络和全端网络。针对网络可靠性分析中存在的上述问题,本文从四个方面开展了研究工作:(1)研究了结点不可靠网络的可靠性分析,提出了基于标记因子划分的网络可靠度评估算法——MFP(Marked Factor Partition)和基于特征识别的street网络可靠度评估算法——SNR(Street Network Reliability),解决了部分规模较大而结点不可靠的网络可靠度评估问题。最后,针对无线传感网的众多不可靠结点,提出了能有效评估可靠度的算法——EF(EnhancedFactoring)。1)MFP改进了基于有序二叉判定图(OBDD,Ordered Binary DecisionDiagram)的可靠性分析方法。在创建OBDD过程中,利用边替代(ER,EdgeReplacement)运算处理网络中的不可靠结点。同时,从两个方面减少了计算量:分解网络时,根据子网的标记因子划分来识别同构子网,避免分解同构子网带来的重复计算;利用OBDD来存储网络结点和边的状态,减少了冗余状态。2)SNR是专门针对street网络的方法,其基本原理与MFP相同。SNR利用源端位置信息作为子网特征,识别street网络分解过程中出现的同构子网,从而减少重复计算。3)增强因子分解算法在网络分解过程中采用hash表来存储同构子网的可靠度,提高了计算效率。(2)研究了一类常见的非统计独立故障——共因失效,提出了分析共因失效网络可靠性的算法——CNR(Common-cause-failure NetworkReliability)和无线传感网可靠性的算法——WR(Wireless-sensor-networksReliability)。解决了部分共因事件较多且规模较大网络的可靠度评估问题,讨论了有共因失效的无线传感网可靠度评估问题。1)CNR改进了基于OBDD的共因失效可靠性分析方法。为降低分析复杂性,CNR算法未考虑结点不可靠的情况。由于CNR方法只需要递归创建一个OBDD结构,在共因事件较多、网络规模较大时,这种方法可节省大量计算开销。关于如何创建共因失效网络的OBDD,本文又提出了两种方法:基于布尔运算的方法和基于共因变量集的方法。第一种方式比较灵活,第二种方式有较高的存储效率。2)WR算法充分考虑了无线传感网中的大量共因事件和不可靠结点,借用了CNR创建共因失效网络OBDD的思路,利用结点扩张法来处理无线传感网中的不可靠结点。(3)研究了网络部件重要性分析。讨论利用Birnbaum测度、关键重要度和风险增长区间等部件重要性指标来描述网络可靠性,提出了基于Birnbaum测度的链路重要性评估算法——BIL(Birnbaum Importance ofLink)和基于风险增长区间的网络可靠性评估算法——RI(Risk Increment)。BIL充分利用OBDD结构来高效计算Birnbaum测度、关键重要度和风险增长,发现网络薄弱环节,确定引发故障的最可能部件。而RI能够对部件故障时的网络稳定度进行分析,为网路抗毁性提供了又一个参考指标。另外,针对无线传感网中不可靠结点,提出了基于风险增长的结点重要性评估算法——WNI(Wireless Node Importance)。(4)针对网络运行时可靠性分析,提出了两个可靠性测度:基于故障检测的指标——容错MPLS网络的可靠性测度;基于可用带宽测量的指标——自愈IP网络可靠性测度。最后,为分析容错MPLS网络运行时可靠性,设计并实现了一个开销较低速度较快的故障检测方法——自适应的LSP故障检测机制。