📘 AI時代系列(4)：AI 驅動的電信網路規劃與設計 🌐
45/100 第五週：📌 網路管理與監控
45. 自我優化網路（SON） 🤖 —— 網路自我調整與演進
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🎯 單元導讀
在 4G/5G 網路中，基站數量龐大、組態複雜、環境動態多變（如使用者密度、干擾、移動性）。
若完全依靠人工調整參數，將會導致 運維壓力過大、效率低下。
自我優化網路（Self-Organizing Network, SON） 應運而生，它透過自動化與 AI，讓網路能夠 自我配置（Self-Configuration）、自我優化（Self-Optimization）、自我修復（Self-Healing），持續提升服務品質與營運效率。
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🧠 一、SON 的三大核心功能
1. Self-Configuration（自我配置）
o 新基站接入時，自動下載初始設定（ZTP 的延伸）。
o 自動設置 PCI（Physical Cell ID）、頻率、功率等參數。
2. Self-Optimization（自我優化）
o 動態調整無線參數（如功率、天線傾角、切換門檻）。
o 利用 AI 演算法最佳化頻譜利用率與小區覆蓋。
o 案例：根據高峰時段自動分配更多資源給特定小區。
3. Self-Healing（自我修復）
o 當基站故障時，自動調整鄰近基站功率/波束覆蓋，確保服務不中斷。
o AI 可進行預測性維護，提前發現並處理潛在故障。
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🔁 二、ASCII 架構示意
┌───────────────────┐
│ SON 系統 │
└─────┬─────────────┘
│
┌────── ┴─────────┐
│ Self-Config │ ← 自我配置（新基站上線）
│ Self-Optimize │ ← 自我優化（持續調整參數）
│ Self-Heal │ ← 自我修復（自動故障恢復）
└─────────┬───────
│
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[5G / O-RAN 網路]
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🧪 三、應用場景
1. PCI 衝突解決
o SON 自動檢測兩個小區使用相同 PCI，並重新分配。
2. 自動功率控制
o 高流量時段提升功率 → 增加覆蓋；低流量時段降低功率 → 節省能源。
3. 切換優化
o SON 分析用戶移動路徑，自動調整切換門檻，避免掉話。
4. 異常恢復
o 基站故障 → SON 讓周邊基站自動擴展覆蓋 → 確保用戶不中斷服務。
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⚙️ 四、AI 與 SON 的結合
• 機器學習模型：強化學習（RL）用於自動調整切換參數。
• 大數據分析：透過流量數據，AI 判斷最佳化方向。
• 閉環控制：AI 模型 + SDN 控制器，自動實現「檢測 → 優化 → 驗證」循環。
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💼 五、實務題
1. 基礎題
o 問題：SON 的三大核心功能是什麼？
o 答案：Self-Configuration、自我優化（Self-Optimization）、自我修復（Self-Healing）。
2. 應用題
o 問題：如果某基站突然故障，SON 如何確保用戶不中斷服務？
o 答案：透過 Self-Healing，鄰近基站自動調整功率與波束覆蓋，填補服務空白。
3. 設計題
o 問題：如何利用 AI 提升 SON 的切換管理？
o 答案：可用強化學習學習最佳切換策略，根據實際用戶移動模式動態調整切換門檻，降低掉話率。
4. 診斷題
o 問題：若 SON 誤判導致參數錯誤，該如何避免？
o 答案：加入安全策略與人工驗證機制，並採用「模擬環境 → 現網小規模測試 → 全網推廣」的分級部署。
5. 進階題
o 問題：SON 在 6G 時代會如何進化？
o 答案：將進一步結合全自動 AI 運維（AIOps）、意圖驅動網路（Intent-based Networking），實現完全自我管理的網路。
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✅ 六、小結與啟示
• SON = 讓網路具備自我學習與調整能力的智慧框架。
• 三大功能：配置、優化、修復，對應 ZTP、自動調參、AI 預測維護。
• 應用價值：提升 QoS/QoE、降低 OPEX、確保網路韌性。
• AI 的角色：讓 SON 從規則式走向自適應式，甚至能「預測」未來需求。
👉 SON 是 智慧電信網管的關鍵橋樑，從傳統運維邁向 AI 驅動的自動化營運。
