■  于利鑫 赵成 于合鑫

　　无人机通信交换机是保障无人机组网数据传输的核心枢纽设备，其故障诊断与自愈能力直接决定集群作业通信的可靠性。AI（人工智能）辅助技术通过智能算法赋能传统运维，是现阶段低空通信领域的重要研究方向。

　　无人机通信交换机故障特征与传统技术短板。与地面固定式通信交换机相比，无人机机载交换机的工作场景更为复杂，故障呈现出动态化、耦合化、多样化的特征。无人机持续机动飞行使得网络拓扑实时变化，容易引发路由震荡、链路切换异常等动态网络故障。同时，低空复杂的电磁环境会持续干扰通信信号，造成通信传输不稳定、链路质量波动等干扰型故障。在集群作业状态下，数据传输负载动态变化，容易出现端口拥堵、资源分配失衡等负载型故障，各类故障相互叠加，进一步增大了故障判别与处理难度。

　　传统故障诊断与运维模式存在一定的技术局限，传统故障诊断方案多以预设阈值和固定故障库进行判断。但仅能识别常规、已知的典型故障，对复杂的复合型故障、动态未知故障识别能力不足。整体运维模式多以被动告警、人工排查为主，故障定位流程较为繁琐，处置存在滞后，无法适配无人机动态组网的实时保障需求。除此之外，传统故障诊断系统仅具备监测和告警功能，缺乏自主修复和网络自适应调整能力，故障发生后只能依赖停机检修的方式，严重影响无人机集群作业的连续性与稳定性。

　　AI辅助无人机通信交换机故障诊断技术。为突破传统诊断技术泛化性差、适配能力弱的瓶颈，需要结合人工智能算法构建数据驱动的智能故障诊断体系，实现交换机故障的精细化识别与精准定位。

　　智能故障诊断体系的构建，主要以交换机运行全维度的数据为基础，重点涵盖端口运行状态、链路传输状态、网络负载参数、设备运行工况等多类时序信息，通过数据预处理技术，剔除环境噪声与无效数据，确保构建适配无人机动态场景的高质量故障诊断数据集。结合深度学习算法，完成数据深层特征的挖掘，精准提取各类故障的隐含特征与变化规律，有效区分环境干扰故障、链路传输故障、端口负载故障与硬件异常故障等不同故障类型。

　　相较于传统固定规则诊断，人工智能诊断模式摆脱了对人工经验和预设故障样本的依赖，具备良好的自适应与泛化能力，可以动态适配复杂低空场景与动态组网状态，实现故障的实时感知、精准分类与快速定位，解决传统诊断方式滞后性强、误判率高、未知故障无法识别的问题。

　　随着无人集群应用场景的持续拓展，通信网络的复杂度与可靠性要求将同步攀升，智能化诊断与自主修复能力将成为无人系统的核心能力。

　　（于利鑫单位：中国人民解放军32683部队；于合鑫单位：黑龙江省大庆市铁人学院；赵成单位：中国人民解放军32684部队）