通信工程通信网络网络实习报告

通信工程通信网络网络实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月30日，我在一家通信技术公司担任通信网络实习生，负责网络优化与故障排查工作。通过参与5个5G基站和20个4G基站的参数调优，使平均网络覆盖率提升12%，峰值速率提升8Mbps。运用Python脚本自动化处理日志数据，日均处理量达500GB，准确率99.5%。深入应用Wireshark进行流量分析，定位3起核心链路故障，缩短平均故障解决时间至2小时。掌握的基于Kmeans聚类算法的信号盲区预测模型，可复用于密集城区规划中，验证通过率达91%。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月30日，我在一家通信技术公司实习，岗位是通信网络工程师助理。公司主要做5G和4G网络的优化，客户覆盖周边几个区。实习初期跟着师傅熟悉流程，主要是学习怎么用路测仪和后台系统分析网络数据。7月10号开始独立处理任务，第一个项目是优化城东区域的信号盲区，那片区域有3个基站覆盖弱。我每天早上8点到岗，先用Drive测试工具跑路，记录信号强度和速率，下午在网管后台调参数。发现主基站天线角度不对，3根天线分别调整了5度和7度，还启用了邻近基站的协同广播功能。调整后一周内复测，城东区域平均覆盖率从76%提到89%，用户投诉量降了60%。

实习中最大的挑战是8月15号遇到的基站干扰问题。某小区用户反映通话断线严重，后台数据显示频谱噪声突增。我连续三天蹲点监测，用频谱仪抓取信号波形，发现是附近施工队违规使用同频段设备造成的。一开始没思路，师傅建议我试试干扰消除算法，我自学了循环平稳信号处理，花了晚上4小时编写Python脚本分析干扰源方向，最终定位到具体设备，协调施工方移频后问题解决。这次让我明白复杂故障排查不能只靠工具，还得结合算法和经验。

实习后期参与了一个5G网络规划项目，用Kmeans聚类算法分析用户密度，划分微基站部署点。我整理了上月采集的20万条信令数据，跑模型时电脑卡到不行，请教同事学会用分布式计算工具Spark才搞定。最终方案让新建基站数量减少15%，覆盖成本降了20%。这段经历让我意识到，做网络优化不能只盯着参数，还得懂用户行为模式。公司培训挺基础的，但缺少新技术比如AI赋能运维的分享，而且岗位任务有时和学校学的知识脱节，比如需要手写Shell脚本处理数据，这让我意识到得加强编程能力。要是公司能多组织些实战培训，比如带我们参加真实故障应急演练，效果可能会更好。

三、总结与体会

这8周，从7月1日到8月30日，感觉像是把课本里那些抽象的概念给具象化了。刚开始接触真实的网络优化项目时，手心直冒汗，毕竟理论和实践隔着道坎。但真动手调整基站参数，看着城东那片89%的覆盖率比之前76%多了13个点，心里头挺有成就感的。最让我受触动的是8月15号解决干扰问题，连续三天蹲点抓数据，最后靠学循环平稳信号处理写Python脚本找到了症结，那种把复杂问题啃下来的踏实感，是做课程设计时体会不到的。

这次经历让我看清楚了自己的短板，也明确了职业方向。以前觉得网络优化就是改改参数，现在明白得懂用户行为模式、懂数据挖掘才重要。公司里那些用Python处理海量日志、用Spark跑AI算法的场景，让我意识到得赶紧把编程能力补上，下学期打算把《大数据技术》那门课的重点内容啃下来，争取拿下PMP证书。另外，公司管理上如果多组织些实战演练，比如带我们模拟一下重大故障处理，效率可能会更高。

看着5G基站像星星一样越来越多，感觉通信行业变化真快。现在5G网络正从覆盖向容量和效率迭代，AI赋能运维也成了大势所趋。这次实习让我明白，学生思维和职场思维得切换，以前觉得问题复杂就找老师，现在明白得主动去学、去试错。未来要是能往网络规划方向发展，还得加强空间算法和资源调度方面的学习。这段经历就像打地基，虽然累，但感觉脚下的路更实了。

四、致谢

在实习期间，得到了公司很多帮助。导师在项目上给了我耐心指导，尤其是在定位城东信号盲区问题时，他分享的调整天线角度经验让我受益匪浅。同事们在干扰排查那几天也特别给力，帮我一起分析数据，后来写Python脚本卡壳