中国联通5G核心网智能架构白皮书-34页_1mb

5G核心网智能架构白皮书分析总结

一、背景与驱动力

• 当前5G网络向多样化、分散化、灵活化发展，需要满足不同行业定制化需求，垂直行业对网络性能提出更高要求。
• 人工智能技术和机器学习算法的快速发展为5G网络智能化提供了可行性，5G核心网成为网络智能化的核心平台。
• 引入智能化能力有助于网络资源高效调度、业务体验优化，为运营商创造新价值。

二、典型应用场景

1. 网络切片性能保障
   • 动态分配资源，预测用户QoE，保障SLA。
2. 边缘计算路由优化
   • 综合网络状态、用户位置、传输负载等因素，智能选择最优边缘节点。
3. UE行为分析及业务优化
   • 利用用户行为数据优化资源配置，提升用户体验，支持第三方业务应用。
4. 网络拥塞分析
   • 实时感知拥塞，结合机器学习预测拥塞风险，动态调整QoS策略。
5. 定位业务赋能
   • 提升定位精度，支持更多应用场景。
6. 智能选网
   • 结合LTE与5G NR多接入方式，智能选择最佳接入网络。
7. QoS预测及可保持性分析
   • 基于历史数据趋势预测QoS变更，支持业务端调整。

三、智能架构关键技术

1. NWDAF分析框架
   • 内容包括数据采集与分析反馈、NWDAF发现与选择、分析上下文管理、分析聚合。
2. ML模型管理与交互
   • 拆分NWDAF为模型训练逻辑功能（MTLF）与分析逻辑功能（AnLF），支持联邦学习提升模型精度。
3. 数据管理和协调
   • 引入数据采集协调功能（DCCF）、消息框架（MFAF）、分析数据存储功能（ADRF），优化数据流转。
4. 分析时间/时延管理
   • 明确不同场景下的时延要求，支持标准化交互。
5. 事件通知静音机制
   • 减少不必要的信令交互，提高效率。
6. UE应用数据采集
   • 强调在遵守法律与用户许可的情况下采集第三方应用数据。

四、总结与展望

• 5G核心网通过引入人工智能和机器学习能力，为运营商和垂直行业数字化转型提供强大支撑。
• 智能化能力本身也将受益于多样化场景数据的积累，实现持续优化。
• 面向“数字生活”新阶段，5G核心网智能架构将深刻影响网络建设、管理方式和服务模式。

五、缩略语
常用的英文缩写如NWDAF、ML、DCCF、AnLF等均已在原文中定义，此处不在总结中重复列出。