第五代移动通信系统(the Fifth Generation Mobile Communication System,5G)提出了超密集网络(Ultra-Dense Network,UDN)的概念,通过密集部署大量的接入点(Access Point,AP)满足极高的区域吞吐量和并发连接数的需求。与此同时,UDN的组网方式也带来了一些新的挑战,例如对故障AP的及时检测和准确定位。传统的网络管理方式会产生较大的开销而不适用于UDN。本文研究UDN中的自治愈算法,实现高效的网络故障检测和修复。本文的主要工作如下:在UDN无线接入场景中提出了一种基于认知和非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)的分布式自治愈机制。大量AP按照地理位置分成若干簇,每个簇有一个主AP(Leading-AP,L-AP)用来监测簇内其他AP的工作状态,同时负责簇内AP的管理和调度。L-AP获取簇内AP的工作信息,然后将这些信息输入多臂赌博机模型来判断是否有AP出现故障。一旦某AP被确认发生故障,簇内的邻近AP将采用协作的方式接管故障AP之前服务的用户,根据信道质量为受影响用户选择合适的协作AP,完成自治愈过程。为了提高频谱效率,本文在用户接入中采用了NOMA技术。仿真结果表明,本文提出的自治愈机制能够快速发现AP的突发故障,当邻近节点有足够的可用资源时能保证用户正常的速率需求,同时提高系统频谱效率。在UDN多跳无线回程场景中提出了一种基于层次分析法和负载均衡的分布式自治愈算法。当有中继节点发生故障时,它所服务的受影响通信节点(Impacted Communication Node,ICD)收集各自检测范围内的正常中继的参数信息,包括现有负载、两者间的信道状况、中继节点的剩余发射功率,并为上述每个ICD生成一个候选中继列表。然后通过层次分析法为每个候选中继进行综合评分,并选取评分最高的中继作为该ICD的新的下一跳节点,继续传输回程数据,通过节点间协作消除中继故障带来的影响。为提高系统健壮性,本算法在自治愈中继节点选择过程中考虑了节点间的负载均衡。仿真结果显示,提出的自治愈算法能够有效地消除中继故障产生的影响,与现有的最近路由算法相比具有更好的负载均衡性能,在多中继同时故障的情况下可以更好地保证可靠的回程数据传输。