Open5GS MME在VoLTE附着过程中崩溃问题分析与解决
2025-07-05 13:09:48作者:钟日瑜
问题背景
在Open5GS v2.7.2版本中,当用户设备(UE)尝试进行VoLTE附着时,移动管理实体(MME)会在完成认证和承载建立后意外崩溃。这个问题主要影响使用BaiCells eNodeB和iPhone/Nokia等UE设备的VoLTE场景。
故障现象
MME在收到UE的附着请求后,会经历以下流程:
- 成功接收初始UE消息
- 完成用户认证过程
- 创建必要的会话资源
- 在准备发送附着接受(Attach Accept)消息时崩溃
崩溃时的关键错误日志显示:
emm_build_attach_accept: Assertion `served_tai_index >= 0 && served_tai_index < OGS_MAX_NUM_OF_SUPPORTED_TA' failed.
根本原因分析
经过深入分析,发现问题源于PLMN-ID(公共陆地移动网络标识)的不一致处理:
- PLMN-ID不一致:在S1AP协议消息中,EUTRAN-CGI(小区全局标识)和TAI(跟踪区标识)携带的PLMN-ID不一致
- 错误的数据处理:MME错误地将EUTRAN-CGI中的PLMN-ID用于TAI处理,而不是使用TAI自身携带的PLMN-ID
- 配置验证失败:当EUTRAN-CGI中的PLMN-ID未在MME配置文件中定义时,导致TAI索引查找失败
技术细节
在S1AP协议处理过程中,存在以下关键问题点:
- 初始UE消息处理:在
s1ap_handle_initial_ue_message()函数中,虽然正确获取了TAI和EUTRAN-CGI的PLMN-ID,但后续处理逻辑存在问题 - 上行NAS传输处理:在
s1ap_handle_uplink_nas_transport()函数中,错误地将EUTRAN-CGI的PLMN-ID用于填充TAI信息 - 路径切换请求处理:同样的问题也存在于
s1ap_handle_path_switch_request()函数中
解决方案
Open5GS开发团队已经针对此问题发布了修复补丁,主要修改内容包括:
- 正确处理PLMN-ID:确保TAI使用自身的PLMN-ID,而不是EUTRAN-CGI的PLMN-ID
- 增强数据验证:在PLMN-ID处理过程中增加更多的验证逻辑
- 错误日志改进:提供更清晰的错误提示信息,帮助管理员快速定位配置问题
配置建议
为避免类似问题,建议网络管理员:
- 检查eNodeB配置:确保eNodeB中配置的PLMN-ID与核心网配置一致
- 验证MME配置:确认mme.yaml文件中包含了所有可能出现的PLMN-ID
- 统一网络标识:保证TAI和EUTRAN-CGI中的PLMN-ID一致性
总结
这个案例展示了在移动核心网中标识符一致性处理的重要性。Open5GS通过这次修复不仅解决了崩溃问题,还增强了代码的健壮性。对于VoLTE等关键业务场景,正确处理各种网络标识符是确保服务可靠性的基础。
网络部署和维护人员应当重视配置管理,特别是在多PLMN或复杂网络环境下,各种网络元素的标识符配置必须保持严格一致。Open5GS的持续改进为运营商和研究人员提供了更稳定的5G核心网实验和生产环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869