信息技术的快速发展为产业变革带来新的机遇。信息化作为各行业（军事、医疗、能源、交通）的远景目标与发展方向,促使实体行业与网络空间的深度融合,以满足更高质量的发展需求。无线通信技术作为网络空间的关键技术,被广泛应用于实体行业的信息化变革,形成适用于各行业领域的无线通信系统。然而,该系统在发挥其智能化优势的同时,也大大增加了系统的复杂性与不确定性,造成系统面临故障频发、性能波动以及薄弱环节难以精准定位的诸多可靠性问题。因此,针对前景广阔的无线通信系统,开展考虑实际物理特征与独特运行方式的系统可靠性分析与故障诊断,是信息时代的军事指挥、医疗诊断、能源生产以及交通运输的迫切需求与技术保障。无线通信系统作为网络空间的载体,其可靠性分析与故障诊断面临诸多现实问题与技术瓶颈,包括:通信场景多样且针对特定场景的系统可靠性分析模型难以搭建;设备功能繁多且各功能层次与组成部件的失效动态相关;网络结构复杂且针对网络的可靠性建模方法存在组合爆炸;系统节点众多且遍历所有节点的诊断方法存在观测能力不足。因此,针对无线通信系统的可靠性分析与故障诊断工作难以套用现有的分析理论与诊断技术,亟需在此领域寻求理论创新与技术突破。本文针对上述问题,考虑无线通信系统的不同性能指标与技术要求,展开该系统的可靠性建模分析与故障诊断研究,具体研究内容与成果如下:（1）提出了基于路径损耗模型的无线电传播可靠性建模方法。通过考虑复杂通信场景下,环境因素对无线电传播可靠性的影响问题,本文引入了路径损耗模型对其进行可靠性建模分析。首先,针对具体的通信频段,基于路径损耗模型,综合分析了通信频率、设备参数、通信距离等变量参数的不确定性问题。然后,运用对数正态分布拟合通信距离的随机分布曲线,并结合路径损耗模型,求解了不同通信场景下,路径损耗值的分布函数解析解。最后,通过求解路径损耗阈值,结合构建的可靠性分析模型,计算出了不同频率的无线电在各个通信场景的传播可靠度值。（2）针对多层次系统的可靠性分析问题,提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的建模方法。首先,针对动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network,DBN）的动态逻辑门,构建了基于节点失效时间的概率表建模方法,并通过与蒙托卡罗仿真（Monte Carlo Simulation,MCS）结果对比,验证了方法的准确性。然后,基于多层次系统的工程背景与结构特性,建立了对应的多层次系统可靠性分析模型。最后,对无线通信系统中的典型通信设备进行功能层次与结构层次的逐层分析,建立了基于通信任务的可靠性分析模型,并通过所提方法对电台的可靠度进行定量计算,验证了方法的实用性。（3）考虑无线通信网络中存在的混合失效类型,本文提出了基于混合动态贝叶斯网络（Hybrid Dynamic Bayesian Network,HDBN）的无线通信网络可靠性建模方法。针对传统DBN算法的建模复杂、组合爆炸等问题,本文提出了一种高效便捷的二态概率表建模方法,并通过与MCS、连续时间贝叶斯网络（Continuous-Time Bayesian Network,CTBN）算法的结果对比,验证了本文所提方法的准确性。然后,针对无线通信网络中的各种通信任务（2端、k端、k n端通信）,提出了对应的HDBN建模方法。最后,将所提方法应用于某军用无线通信网络的可靠性分析,验证了方法的可行性。（4）提出了基于动态贝叶斯推理的无线通信系统分层故障诊断方法。首先,对现有的DBN推理算法进行对比分析,选取其中适用于多节点同时观测的推理算法。然后,考虑节点失效的动态特性对节点后验概率排序的影响,基于所选DBN推理算法,提出了一种动态诊断算法以求解节点后验概率的变化曲线。根据后验概率曲线将任务时间划分为多个阶段,并分阶段对各节点的后验概率进行了大小排序。最后,考虑通信系统节点众多、DBN算法观测能力不足等问题,提出了一种分层诊断算法。基于所提方法,实现了无线通信系统的分层故障诊断,以定位出系统在不同阶段各层级的薄弱节点。