1.一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：介入指定网络监控系统、传感器和用户设备，收集移动通信链路内通信数据；

步骤2：用于对通过对收集到的通信数据进行分析和处理，使用机器学习算法来识别通信网络中的异常行为，检测移动通信链路中的异常数据包、攻击行为和资源异常参数，输出性能指标；

步骤3：判断存在异常时，则立即拦截异常流量，并限制异常用户的网络访问，发送警报至管理端，获取所识别到的异常行为参数，进行综合分析后，获取异常行为参数的特征，与其他相关数据进行对比并关联，确定异常原因和来源；

步骤4：分析异常行为的类型和严重程度，调取对应维护措施；

步骤5：系统记录和存储所有的维护行为和维护结果、拦截的流量和所限制的用户，进行追溯；

步骤6：对异常来源进行持续监测异常，并收集反馈信息，若异常来源在预设监测周期内不再反馈数据，系统将返回到正常状态，若异常来源在预设监测周期内依旧反馈数据，则上传警报至管理端；

步骤7：通过记录的维护结果，利用统计分析和可视化技术进行维护效果的分析和评估，定期生成性能指标和维护日志；

步骤8：分析维护日志和报告，优化维护策略和流程，使用可视化工具，展示维护效果和网络状况。

2.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤1中的通信数据包括：网络设备状态、流量数据和日志记录。

3.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤2中所输出的性能指标包括：网络延迟、数据传输速率和丢包率。

4.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤2中机器学习的过程中，设计并训练异常行为识别模型，分析移动通信网络中的异常的数据流量、异常的连接请求和异常的用户行为。

5.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤3中的综合分析的过程为：检查网络设备的配置、升级情况，排查网络拓扑问题。

6.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤4中的维护措施包括：调整网络资源分配、优化路由配置、隔离异常节点或流量和入侵防火墙。

7.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤5中的追溯过程包括：使用数据库、日志文件记录和存储异常行为发生的时间、类型、影响范围、维护措施和维护结果信息；

当需要进行结果追溯和验证时，根据时间、类型和影响范围条件进行维护结果的检索，获取指定时间段内的维护记录和结果；

通过检索所得维护结果，查看每个记录中的详细信息，了解异常行为的具体情况以及采取的维护措施和结果，完成起因和维护过程回溯。

8.根据权利要求7所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述维护记录通过对比维护前后的网络性能指标和用户反馈，判断维护的效果，若维护结果达到了预期效果，则判断维护成功，反之，则上传改进意见。

9.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤7中定期生成的性能指标，通过D2D通信获得内容的平均下载时延进行展示，其计算公式为：；

式中， 代表平均下载时延； 代表D2D通信链路的带宽； 代表D2D通信链路的距离平均值； 表示D2D代表用户缓存内容文件 的编码数据包的数量平均值；P代表发射功率； 是高斯白噪音功率；k和w分别代表路径损耗常量和指数；代表文件被分割片段数目；代表被分割片段集合。

10.根据权利要求1所述的一种移动通信网络实时维护方法，其特征在于，所述步骤8中的维护策略的优化过程中，将可缓存文件内容通过合作域内其他服务器的协助，直至传输时延降低至预设阈值，协助传输能耗的计算公式为：;

式中，E代表协助传输的功耗；N代表缓存的功耗； 代表在时间段t内用户请求的次数；

代表文件被归一化的长度； 代表平均协作传输率。