随着航天、信息等技术的不断进步,未来空间技术与网络技术的融合必然会促进卫星网络的建设和发展。为了使卫星网络这样一个复杂的异构网络能够自主、高效、可靠的运行,提高网络的生存效能,就必须要保证网络管理系统能够实现自检验与自更新功能,即及时、准确地发现、诊断、修复网络故障以及快速、准确地获取网络全局管理信息等。通过对传统故障诊断体系、卫星网络的特点及其管理体系的研究,提出了一种基于动态管理域划分的卫星网络故障诊断模型。首先,通过Trap机制以及polling本地轮询等方法快速获取反映网络状态的重要属性信息,生成故障征兆,然后送入管理域内网络故障诊断专家系统的推理机进行诊断,并返回诊断结果。专家系统采用基于产生式和面向对象相结合的知识表示形式,使知识库独立于推理机,所以它更易被维护。该系统的基于故障发生频率的学习机制,用于先行诊断经常发生的网络故障。经过仿真验证,该学习机制不仅取得了良好的诊断效果,而且故障诊断的响应时间比传统诊断大大缩短。对于部分管理域内无法诊断的故障,在总控中心的主持下,充分利用各个分管理站的诊断资源,完成跨管理域的协作故障诊断。因此,该模型有效地实现了分布式多管理域的网络故障诊断。根据系统的诊断结果,针对中继节点失效、节点拥塞造成的网络性能下降、网络节点间无法正常通信等引起的故障,分别研究了相应的修复策略,在事件驱动作用下予以修复,把网路从故障状态“自更新”到正常运行状态。通过扩展簇首的MIB库来维护本簇成员的实时管理信息,然后通过管理站与簇首交互,大大减少了星地间信息交互的次数,实现了全网管理信息的快速同步。最后,通过构建的仿真实验平台进行了仿真实验,包括实时的网络故障诊断、管理域内的网络故障仿真诊断和管理域间的协作故障诊断,验证了所构建的专家系统的有效性。仿真验证了提出的信息更新方案,表明了它的实用性。