1.中国移动通信有限公司研究院,北京 100053
2.中国移动通信集团有限公司,北京 100032
3.中国移动通信集团广东有限公司,广东 广州 510623
[ "胥铭(1997- ),男,博士,中国移动通信有限公司研究院研究员,主要研究方向为网络智能化,网络大模型等。" ]
[ "史嫄嫄(1984- ),女,博士,中国移动通信有限公司研究院研究员,主要研究方向为5G/5G-A核心网、网络智能化。" ]
[ "黎丹(1981- ),女,硕士,中国移动通信集团有限公司高级工程师,主要研究方向为移动通信核心网。" ]
[ "李爱华(1974- ),男,硕士,中国移动通信有限公司研究院技术经理,主要研究方向为5G-Advanced架构演进、网络智能化及运行大模型、物联网技术等。" ]
[ "魏彬(1983- ),男,硕士,中国移动通信有限公司研究院网络与IT技术研究所副所长,主要研究方向为5G专网、5G工业互联网、网络智能化等领域的标准化、商用技术攻关及产业推动。" ]
[ "张翀(1980- ),男,学士,中国移动通信有限公司研究院项目经理,主要研究方向为核心网策略控制与计费。" ]
[ "李晖晖(1975- ),男,硕士,中国移动通信集团广东有限公司高级工程师,主要研究方向为移动通信网络新技术、网络规划、工程建设。" ]
[ "郭红峰(1974- ),女,硕士,中国移动通信集团广东有限公司工程师,主要研究方向为移动通信网络、5G智能化。" ]
[ "覃世慧(1985- ),男,学士,中国移动通信集团广东有限公司工程师,主要研究方向为无线网络优化。" ]
修回:2025-07-31,
录用:2025-08-26,
网络出版:2026-01-08,
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胥铭,史嫄嫄,黎丹等.基于移动用户画像的高铁5G专网优化方案研究[J].电信科学,
XU Ming,SHI Yuanyuan,LI Aihua,et al.Solutions for 5G high-speed railway dedicated network optimization based on mobile user profiling[J].Telecommunications Science,
胥铭,史嫄嫄,黎丹等.基于移动用户画像的高铁5G专网优化方案研究[J].电信科学, DOI:10.11959/j.issn.1000−0801.2026012.
XU Ming,SHI Yuanyuan,LI Aihua,et al.Solutions for 5G high-speed railway dedicated network optimization based on mobile user profiling[J].Telecommunications Science, DOI:10.11959/j.issn.1000−0801.2026012.
持续推进高铁5G专网建设对于高铁用户出行体验提升十分重要,目前已成为运营商5G网络规划建设所关注的重点场景。首先综合分析了高铁5G专网建设面临的场景特异性问题,然后进一步针对现阶段高铁5G专网存在的公网用户频繁入侵、网络缺乏对用户属性的全面感知能力等问题,首次打通无线网与核心网,围绕网络数据分析网元,提出了一种基于移动用户画像的高铁5G专网优化方案。试点验证结果表明,该方案对用户身份属性的识别准确率可超过90%,有望减少超过70%的专网入侵用户,大幅提升专网资源利用率。所提出的方案为网络智能化技术的应用落地提供了重要参考,有助于推动未来智慧内生网络建设,实现更加精准的网络用户感知和智能调度,支撑更加丰富的业务场景。
Promoting the construction of 5G high-speed railway (HSR) dedicated networks plays an important role in improving the travel experience of HSR users
which has become a key focus of 5G strategy of operators. First
the scenario-specific issues faced by the construction of 5G HSR dedicated networks were comprehensively analyzed
and then a new optimization solution was proposed to address the problems including frequent non-HSR user intrusion and the lack of comprehensive user attribute perception capabilities in the current HSR dedicated networks. By coordinating the wireless network and the core network
and leveraging the network data analytic function
the proposed method achieves
for the first time
performance optimization for the 5G HSR dedicated network based on intelligent mobile user profiling. The testing results indicate that the method could achieve an accuracy of over 90% for user attribute identification
and is expected to further reduce over 70% of the non-HSR user intrusion. Overall
the proposed solution provides an important reference schema for the application and implementation of network intelligent technology
and helps to promote the construction of AI-native networks
thus achieving more precise network user perception and intelligent scheduling
and supporting more diverse business scenarios.
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