5G 网络中的用户体验优化关键技术与实现路径

引言：5G 网络作为新一代移动通信技术的核心承载主体，正在促使全社会数字化转型进程朝着加速的方向发展。在网络建设从规模扩张朝着质量提升转变的关键时期，用户体验已然成为衡量5G 网络价值实现程度的核心准则 0 然而，随着用户规模以指数级的态势增长以及应用场景朝着多元化的方向拓展，5G 网络在用户体验保障方面面临着前所未有的技术难题。所以，对5G 网络用户体验优化的关键技术以及实现路径进行深入的研究，对于推动 5G 网络高质量且可持续地发展具备重要的意义。

一、5G 用户体验优化的挑战

1.网络资源配置效率与动态需求适配挑

5G 网络所面临的资源配置复杂程度，达到了以往从未有过的地步，传统静态的资源分配方式，很难满足不断动态变化着的业务方面的需求。随着用户数量规模快速增长以及业务场景朝着多元化方向发展，网络需要同时对高清视频、实时游戏、工业控制、远程医疗等存在差异的应用予以支持。这些应用对于带宽、时延以及可靠性等方面的要求，各自都不一样，给网络资源的精准配置造成了极大的挑战。现有的资源调度算法，常常采用固定不变的策略，缺少对用户行为模式以及业务特征深入感知的能力。当网络负载突然增多或者业务类型发生改变的时候，系统很难迅速做出响应并对资源进行重新配置，从而使得用户体验出现起伏波动。这种资源配置效率和动态需求之间的不匹配情形，已然成为限制5G 网络服务质量提升的核心技术方面的瓶颈[1]。

2.多源干扰管理与信号质量保障挑战

5G 网络具备的高频段特性以及密集组网的模式，引发了复杂的干扰环境，传统的干扰管理技术遭遇严峻的考验。上行链路的干扰问题特别突出，距离较远地方的用户信号衰减程度十分严重，很容易受到相邻区域信号以及同频干扰的影响，致使调制编码方案的选择不够准确，用户体验到的速率出现明显的下降。与此同时，5G 网络当中大量部署的小型基站以及室内分布系统，增大了干扰源的复杂性，不同覆盖层级之间协调管理的难度也有所加大。在用户密度高的场景之下，用户之间相互干扰的问题更为严重，尤其是在商业中心、交通枢纽、体育场馆等热门区域，干扰叠加产生的效应十分显著。现有的干扰抑制技术大多采用被动防御的策略，缺乏主动识别并消除干扰源的能力，很难达成干扰的精准控制以及动态优化。

3.突发流量感知与快速响应能力挑战

5G 网络所需应对各类突发性流量冲击之事，然而现存网络监控与优化机制缺失以快速感知及响应之能力的机制。商业活动、体育赛事、重大事件等场景会致使大量用户于短时间内汇聚，造就局部区域流量呈急剧增长之态，传统网络优化模式往往施行事后响应的被动策略。自察觉问题至拟定优化方案再到开展调整举措，整个流程所耗时间过长，无法契合突发场景下的快速处理需求。此等滞后性响应不仅影响当时用户的网络体验状况，还可能引发大量客户投诉之情形，对运营商品牌形象造成损害。与此同时，缺失有效的流量预测与负载均衡机制，系统无法预先辨识潜在的拥塞风险状况，亦无法自行调整网络参数以应对流量波动情形，致使网络资源利用效率处于低下之态。

二、5G 网络中的用户体验优化关键技术

1.上行链路干扰抑制与资源优化技术

上行链路干扰乃是影响5G 用户体验的核心技术难题所在，传统的被动防御策略难以满足复杂网络环境下的性能要求之需。现代5G 网络借由引入干扰抑制合并算法，能显著增强远端用户的DMRS 抗干扰能力，进而提升受干扰用户的调制编码方案选择精度情况。此等技术突破改变传统的干扰处理模式，从被动防御转向主动降噪之举，借由智能算法识别并消除干扰源，优化信号传输质量。同时，结合时域资源的精细化管理，系统能够依据实时的干扰环境动态调整资源分配策略，确保关键用户的服务质量。此等技术的应用不仅提高上行链路的频谱效率，还为用户提供更为稳定且可靠的网络连接体验，尤其在高密度用户场景下呈现出显著的性能优势[2]。

2.自适应频域调度与资源分配技术

频域资源的高效运用是5G 网络性能优化的关键构成部分，以往不加区分的调度策略无法适应各种各样的业务需求。而自适应频域调度技术借助深度学习以及人工智能算法，能实现因人而异的个性化资源配置，系统通过实时分析用户的业务特性、流量模式以及服务质量要求，动态选取最优的频域调度策略。如对于小包用户，系统采用快速响应的调度机制，降低时延敏感业务的等待时长；对于大包用户，就通过连续资源分配，提高传输效率。这种技术能够有效降低小包用户对大包用户的截包概率，减少资源碎片化情况，提升整体网络的资源利用效率。

传统的多用户配对策略通常以用户优先级作为单一判定标准，虽然能够保障高优先级用户的服务体验，但是难以实现网络资源的全局最优配置。而智能配对技术通过多维度综合评估，实现了从各自为政到协同合作的技术跨越，且系统全面考虑用户的地理分布、业务类型、数据流特性、信道质量等多个因素，采用机器学习算法构建用户配对模型。这种技术能够在保障个体用户体验的同时，使小区整体的频谱效率和资源利用率达到最大化。通过智能分组配对，系统能够有效降低用户间的相互干扰，提升并发用户的服务质量，实现网络容量和用户体验的双重优化[3]。

4.基于业务感知的智能功率控制技术

功率控制是5G 网络优化的核心技术之一，传统的功率控制策略一般采用固定阈值或者简单的比例调整，很难适应复杂多变的业务需求。基于业务感知的智能功率控制技术通过深入剖析用户的业务特性和数据传输要求，可实现精准的功率调整。对于小包业务，系统能够智能识别其低功耗需求，避免功率浪费；而大包业务，就可通过动态功率分配，保证传输质量和效率。这种技术尤其适用于解决小包业务功率浪费与大包业务资源抢占之间的矛盾，通过智能识别小区的干扰模式和业务特性，动态调节用户的发射功率，在保障服务质量的同时将对邻区的干扰影响降到最低程度。

三、5G 网络中的用户体验优化的实现路径

1.多维度技术融合的上行体验提升路径

要实现5G 上行体验优化，技术人员需从时域、频域、空域及功率域这四个维度实施系统性技术突破。如江苏联通于推进“上行低噪网”技术应用进程之中，凭借多维度技术融合达成了显著性能提升（可见图 1），其在时域维度里，干扰抑制合并算法经部署后系统便能够主动识别和消除干扰源，从而将上行干扰电平自-105dB 降至-107dB，达成了 2dB 的性能改善；在频域维度下，自适应调度策略经优化针对不同类型用户予以差异化资源分配，有效减少资源碎片化问题；在空域维度方面，智能配对技术应用使得MU 配对率自 6.3% 提升到 7.8% ；在功率域维度中，基于数据量的智能功控技术确保小包业务与大包业务协调发展。这种多维度技术融合的实现路径，促使上行体验速率从 10.02Mbps 提升至 11.54Mbps，实现超 15% 的性能增益，为运营商提供可复制的技术应用经验。

2.基于智能感知的动态负载均衡实现路径

在突发话务情形之下，对用户体验的保障工作，是5G 网络优化进程中极为关键的一项挑战，传统被动应对模式，很难满足迅速变化的网络需求。如山东联通借助搭建基于负载均衡原理的IntelligentRAN - 5G 突发话务感知优化体系（如图2 所示），达成了从被动应对朝着主动优化方向的技术转变。该体系运用历史话务趋势建模预测手段，经过对分钟级别的历史话务数据展开剖析，构建出精确的流量趋势模型，能够对长周期以及短周期的流量变化情况做出预测。一旦体系察觉到突发话务状况，便会自动生成个性化的负载均衡方案，借助RF 参数调整以及移动性参数自适应技术，实现分钟级别的快速察觉以及15 分钟端到端的优化闭合回路。在诸如济南秋季高校开学、国际会展中心会展保障、东营马拉松赛事等场景的验证过程中，该体系涉及1500 余个小区，检测到突发事件153 次，下达均衡方案286 次，有效地提高了突发区域用户的下行速率，显著地改善了用户体验状况[4]。

3.数据驱动的网络性能持续优化路径

5G 网络的持续优化工作，必须以数据驱动作为基础支撑，通过大数据分析以及人工智能技术，达成网络性能的持续提升目标。这种实现途径着重强调，要通过多维度的数据采集、实时分析以及智能决策过程，构建起闭环式的网络优化体系。该体系通过收集用户行为数据、网络性能指标、业务质量参数等多种来源的数据，运用机器学习算法进行深度的剖析，识别出网络性能的关键影响因素以及优化契机。基于数据分析的结果，该体系能够自动对网络参数配置进行调整，优化资源分配策略，提升用户体验质量。与此同时，通过建立用户画像以及业务特征模型，能够实现个性化的服务配置以及差异化的资源保障工作。这种以数据驱动的优化途径，不仅提高了网络运维的效率，而且还为用户提供了更为精准以及个性化的网络服务体验，达成了网络价值的最大化释放效果。

4.产业协同创新的技术落地路径

5G 用户体验优化技术的成功落地，需要产业链各个环节进行深度的协同创新，借助运营商、设备商、技术服务商等多方展开合作，构建起完整的技术创新生态体系。江苏联通与华为的合作实践，充分展现出这种协同创新模式的价值所在。双方通过联合开展技术攻关，在算法优化、系统集成、现网验证等环节达成了深度协作，确保技术方案具备可靠性与适用性。山东联通在突发话务感知优化系统的开发进程中，同样运用了产学研协同的创新模式，通过与华为公司紧密配合，达成从技术研发直至产品化应用的全流程创新。

这种协同创新的实现途径，不仅加快了技术成果的转化应用，还经由知识共享与经验积累，为整个行业提供可借鉴的技术发展模式。预计通过在全省范围推广，该技术能够达成年度成本节约 300 万元，同时带动增收 160 万元，充分体现出技术创新所带来的经济价值与社会效益。

结束语：综上所述，5G 网络用户体验优化属于一个系统性工程，需要在技术创新、工程实践以及运营管理等多个层面协同推进。通过网络切片、边缘计算、智能调度等关键技术深度融合，能够构建面向用户需求的差异化服务体系。随着人工智能、机器学习等技术持续发展，未来 5G 网络将拥有更强的自适应与自优化能力。运营商需要建立完善的用户体验监测及改进机制，持续提升网络服务质量。与此同时，产业链各方应当加强合作，推动标准化与互操作性的发展，为用户提供更为优质的 5G 网络服务体验，支撑数字经济的快速发展。

参考文献

[1]许剑锋, 刘建强, 王炳基, 朱淦春, 单磊, 付颖. 5G 双载波智能调度技术方案研究 [J].广东通信技术, 2025, 45 (03): 48-52.

[2]王颖. QoE 驱动的运营商网络切片调度技术研究[D]. 导师：刘江. 北京邮电大学, 2024.

[3]崔爽. 5G 遇上 AI：网络性能提升 用户体验优化 [N]. 科技日报, 2024-01-22 (006).

[4]郭凤仙. 5G 网络中多维资源联合管理技术研究[D]. 导师：纪红. 北京邮电大学, 2021.