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摘要：随着4G/5G网络的深入应用，高铁移动网络的用网体验成为人们持续关注的焦点。对高铁场景下意图驱动的网络智能运营进行了研究。充分利用大数据和AI技术等新质生产力技术，采用高铁车体移动指纹分析、切换序列判定等算法精准识别高铁用户，采用时序覆盖特征分析、频繁项挖掘算法等技术准确识别高铁路网覆盖情况，并以此为基础构建出高铁质差用户和小区的“评估-定位闭环处理-效果验证”端到端闭环处理流程。
关键词：大数据；智能化；自动化；高铁感知；高铁移动网络
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.05.002
概述
高铁作为一种交通工具，具有安全、方便、快捷等优势，已逐渐成为人们商务、旅游、探亲的首选交通工具。如何保障高铁大规模的4G/5G用户在高铁上的用网体验和感知，成为高铁移动网络运营管理和技术上的难点。传统的高铁测试主要依靠人工进行高铁路测、分析以及处理后的闭环验证，不仅耗费大量时间、人力，而且发现的问题也非常有限，也无法达到预期的网络提升效果，无法满足网络优化的需要和提升业务体验的更高要求，比如单一路测结果无法与大量用户的实际体验匹配，VIP用户投诉的问题无法回溯等。
本文基于特有的智能算法，采用数据流自动化启动的方式进行高铁移动网络的问题自主发现识别和自动闭环验证。首先在大数据采集的高铁用户信令的基础上识别出高铁用户，接着基于终端大数据和无线 Trace大数据，关联评估高铁移网网络路网识别，然后综合各类数据，利用人工智能，通过深度学习算法自动分析高铁移网覆盖、干扰、容量、切换等各方面存在的隐患和问题，然后通过定位分析系统分析出问题可能根因和解决思路，再流转给工单系统派单处理，接到工单闭环后，自动化进行闭环效果分析验证。全过程由系统自主监控流转，在极大地提升了高铁移动网络运营效率的同时，也更好地提升了用户的用网体验和感知。
