《AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐》 27/100 移動性管理與切換流程 🚗 —— 行動中不斷線的關鍵技術

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📘 AI時代系列(4):AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐

27/100 第三週:📌 核心網與數據承載

27. 移動性管理與切換流程 🚗 —— 行動中不斷線的關鍵技術

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🎯 單元導讀

想像你正在開車或搭高鐵看影片,若網路頻繁斷線,體驗會非常差。

為了確保「邊移動邊連線不中斷」,無線網路引入 移動性管理(Mobility Management, MM) 與 切換流程(Handover)。

這是行動網路從 2G 到 5G 的基石之一,也是 AMF/MME 在核心網的重要職責。

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🧠 一、移動性管理(Mobility Management, MM)

功能:追蹤用戶位置,確保 UE(使用者設備)在不同小區或基地台間移動時能維持連線。

主要內容:

1. 位置更新(Location Update / Tracking Area Update)

UE 進入新區域,向核心網回報位置。

2. 漫遊(Roaming)

在跨網營運商時,維持認證與連線。

3. 切換管理(Handover Management)

負責 UE 在基地台或小區之間平順切換。

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🧠 二、切換流程(Handover)類型

1. 硬切換(Hard Handover)

o “Break before Make”:先斷再連。

o 常見於 3G/4G。

o 優點:簡單,資源利用率高。

o 缺點:可能短暫中斷。

2. 軟切換(Soft Handover)

o “Make before Break”:先連新基站,再斷舊基站。

o 常見於 3G CDMA。

o 優點:不中斷,連線更穩定。

o 缺點:佔用資源較多。

3. 5G 切換(Seamless Handover)

o 利用 AMF/SMF 協調 + gNodeB 間協作,實現近乎零中斷。

o 支援 跨 RAT 切換(例如 5G ↔ 4G VoLTE fallback)。

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🔁 三、ASCII 切換流程示意

一般 Handover

[UE] → [舊 gNB] ──測量報告──► [AMF/SMF] ──切換命令──► [新 gNB]

│ │

└───────────────數據暫存──────────────┘

高速移動場景(例如高鐵)

UE 🚄 → gNB A → gNB B → gNB C

(核心網 AMF/SMF 預測 UE 移動軌跡,提前配置資源)

這張圖對比了 一般 Handover 與高速移動場景下的差異:

在一般情況下,UE 會先將測量報告回傳給舊 gNB,由 AMF/SMF 判斷並下達切換命令,再由新 gNB 接手,同時透過數據暫存確保不中斷。

但在 高速移動場景(如高鐵),由於 UE 會在短時間內快速跨越多個基站,若每次都逐步切換會造成延遲甚至掉線,因此核心網需要 預測 UE 的移動軌跡,並提前在多個 gNB 配置資源,確保使用者體驗連續、不中斷。

👉 總結:普通 handover 是「即時反應」,高速場景下則必須依靠「預測與提前配置」來保障穩定連線。

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🧪 四、應用場景

1. 高鐵/高速公路:UE 以 300km/h 移動時,仍能不中斷看影片。

2. 智慧物流車隊:車聯網需要穩定低延遲切換,確保定位與協同。

3. 語音通話(VoLTE/VoNR):移動中切換基站,語音不中斷。

4. IoT 裝置:智慧城市感測器跨小區移動,需維持穩定上報數據。

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⚙️ 五、AI 在移動性管理的角色

移動軌跡預測:AI 預測 UE 移動方向,提前準備切換資源。

異常檢測:AI 分析掉話率與切換失敗率,找出干擾或配置問題。

智慧選網:AI 決定 UE 連接最佳 gNB,避免壅塞或訊號差。

資源最佳化:AI 動態分配頻譜與切片,確保移動中的 QoS。

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💭 六、問題與思考

1. 為什麼「硬切換」容易造成短暫斷線,而 5G 能做到近乎無縫切換?

硬切換 (Hard Handover):先斷開舊 gNB,再連接新 gNB,中間會有短暫「斷網空窗期」,導致語音卡頓或數據中斷。

5G 的改進:5G 支援 雙連線 (Dual Connectivity, DC) 與 軟切換 (Make-Before-Break),UE 在連上新 gNB 前,仍保持與舊 gNB 的鏈路,數據不中斷。

👉 結論:5G 透過「雙連線 + 軟切換」,讓用戶體驗近乎無縫的持續連線。

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2. 在高鐵場景下,為什麼需要 AI 預測 UE 移動軌跡?

高鐵時速 300 km 以上,UE 幾秒鐘就跨過多個小區。

傳統「即時量測 → 回報 → 下發切換」的流程會跟不上,容易掉線。

AI 可利用 歷史數據、速度、地理資訊 預測 UE 的移動軌跡,提前在下一個基站預留資源。

👉 結論:AI 預測能縮短切換延遲,避免 UE 還沒連上新 gNB 就已經脫離覆蓋。

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3. 如果 AMF 錯誤管理移動性,會對用戶體驗造成什麼影響?

切換失敗:UE 無法順利連上新 gNB,導致斷線。

延遲升高:重複切換或錯誤判斷會造成數據丟包、語音斷續。

資源浪費:在錯誤小區預留資源,導致真實需求的小區負荷不足。

體驗劣化:高鐵、地鐵或演唱會場景中,用戶會感覺到「網路卡、掉線、直播中斷」。

👉 結論:AMF 若錯誤管理移動性,最直接的後果就是 斷線與品質下降,嚴重影響用戶體驗。

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✅ 七、小結與啟示

移動性管理:確保 UE 在不同小區/基站間移動時能持續連線。

切換流程:分為硬切換、軟切換、5G 無縫切換。

應用場景:高速移動、自駕車、語音通話、IoT。

AI 加持:預測移動、智慧選網、自動優化,大幅提升切換成功率。

就像旅客換車站月台,若有「引導員(AMF/AI)」提前安排,就能無縫轉乘不中斷。



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