第五代移动通信网络的发展呈现出超高速率、超大连接、超低时延等特点,网络中移动数据流量爆炸性增长,各种类型新业务和新应用场景不断涌现。光无线融合网络支持更高的数据传输速率,具有良好的端到端性能,为低延迟、低功耗的基础设施建设和应用研究提供了新的解决方案。随着光无线互连技术的广泛应用,通信网络的连接结构越来越复杂,对不同种类业务传输保障能力的要求也越来越高。设计适用于5G场景的高速率、高可靠且资源高效的光无线融合网络架构已引起广泛关注,并成为研究热点。本文针对光与无线融合网络中链路出现故障及不合理的业务调度引发业务阻塞的关键问题,旨在提出有效的业务传输保障策略。研究大规模网络中多链路故障定位技术,及时、精确地找出故障位置,避免经过相应链路的业务发生中断。提出高效的业务调度方案,在有限的网络资源下满足大量业务接入的需求。本文主要创新成果如下:第一,针对大规模光无线融合网络中多链路故障定位效率低的问题,提出基于Hopfield神经网络的高效故障定位算法。通过设计合适的神经网络能量函数将描述疑似故障与告警信息间对应关系的有向二部图映射到神经网络上,利用神经网络快速解决组合优化问题的能力化简该二部图,并找到网络中最有可能发生故障的具体位置。第二,针对大规模光无线融合网络中多链路故障定位精度差的问题,优化故障定位算法。结合二部图中所有疑似故障“度”的概念,进一步分析细化网络故障和告警信息间的对应概率关系,并将其应用在对每个神经元初始化的过程中,避免神经网络在计算运行过程中陷入问题的局部最优解,提高故障定位的精度。第三,针对大规模光无线融合网络中业务接入发生阻塞的问题,提出基于业务优先级的闭环动态业务调度策略。在分析用户优先级的基础上,在应用层考虑不同业务对网络带宽、服务时间等的差异性需求,在网络层考虑光网络及无线网络实时的带宽资源利用率,结合时变的网络状态调整业务调度执行方案。仿真结果证明所提方案与传统方案相比能有效降低业务传输阻塞率及平均响应时延,同时提高了网络中带宽资源利用率,进一步保障大量业务传输的可靠性。