通信工程专业XX通信公司网络优化实习生实习报告

通信工程专业XX通信公司网络优化实习生实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX通信公司担任网络优化实习生。期间，负责分析核心区域3G网络KPI数据，定位并解决5个重点区域的信号覆盖盲区问题，使平均接通率提升12.3%，掉线率降低8.7%。通过运用网络仿真工具，优化了3个基站的天线方位角参数，实测区域内网络时延缩短19ms。采用机器学习算法处理用户行为数据，准确预测3个高频话务区域，为资源调配提供量化依据。工作流程中形成的“基于多维度指标联动的网络问题诊断方法论”可应用于类似场景，有效缩短故障定位时间约30%。二、实习内容及过程1.实习目的希望通过实践加深对通信网络优化理论的理解，掌握实际工作流程，提升解决实际问题的能力。2.实习单位简介在XX通信公司核心网络优化部门实习，主要负责2G/3G/4G网络的参数调整和故障排查工作。部门采用集中监控和分区分片管理的方式，工具以网管系统和路测仪为主。3.实习内容与过程第12周熟悉业务，学习使用公司的网络管理系统，整理分析上周的KPI报表。发现某区域掉线率异常，定位到3个宏站覆盖重叠但边缘质量差。第34周参与优化项目，用路测仪采集数据，发现用户在商场室内信号弱，但室外强度达标。通过调整该站天线下倾角3度并增加一个小基站，室内RSRP提升至85dBm以下。第56周处理突发事件，某基站因馈线故障导致用户投诉激增。紧急调取告警日志，排查出是连接天面的同轴电缆接头松动，重新紧固后网络质量恢复。第78周整理优化方案，用统计软件分析话务量分布，为资源扩容提供数据支持。4.实习成果与收获成功解决5个区域的网络问题，其中3个站点接通率提升超过10%，掉线率下降5%以上。掌握了从数据看板到路测分析再到参数调整的完整优化闭环。遇到复杂故障时开始习惯性地用Python脚本处理海量数据，效率明显提高。最大的收获是认识到网络优化没有万能公式，必须结合区域特点灵活应变。5.问题与建议遇到的困难是初期对现网复杂度预估不足，比如某个小区的干扰排查花了两天才找到原因。后来通过请教师傅，学会用频谱仪监测邻频干扰，问题很快解决。但感觉公司内部培训材料更新滞后，部分新技术的介绍不够详细。建议增加实操演练环节，比如模拟基站故障排查，或者把最新的网络规划工具加入学习清单。另外岗位匹配度上，我更倾向做深度优化，但部门有时会安排一些基础运维工作，希望后续能更精准匹配学生需求。三、总结与体会2023年8月底离开公司时，感觉就像是从一个只懂课本里的宏基站概念的学生，突然变成了能摸着实际设备、对着KPI数据喊“有问题”的职场人。这8周，从第2周第一次独立分析覆盖图时手忙脚乱，到第6周主导完成一个小区干扰排查，中间踩过的坑、流的汗、悟出的道理，现在回想都挺值得。最直接的收获是验证了课堂上学到的“干扰协调”“小区参数优化”这些理论，比如第5周处理的那个弱覆盖问题，单纯背公式解决不了，必须结合路测仪的RSRP、SNR曲线和网管系统的切换成功率综合判断。数据最有说服力，我负责的3个区域，接通率从89%提到96%，掉线率从4.2%降到1.8%，这些数字背后是我反复调整TA（天线方位角）、TRP（天线传输功率）的过程。这次经历让我更清楚自己的职业方向。公司里高级优化师能根据话务模型预测流量热点，而我目前的能力还停留在“发现问题”和“执行优化”。这促使我计划下学期系统学习Python在网络数据挖掘的应用，打算把实习时用Excel处理报表的时间，改成用脚本跑分析，效率至少能翻倍。如果条件允许，还想考取PMP证书，提升项目管理的意识。行业趋势看，5G室内覆盖和算网融合是重点，公司现在用的很多工具界面都开始集成AI辅助判断功能，感觉自己像站在一个上升坡道，只要持续跑就能跟上。最大的体会是责任感，以前做实验数据错了重做就行，现在影响的是成千上万的用户体验，加班到晚上10点复盘报表是常有的事，但想到自己的调整能让某个区域的用户打电话不卡了，就觉得值。这段经历确实让我对“通信工程师”这个角色有了更立体的认识，也明白理论和实践之间，差的可能就是一个个像“天线下倾角调整多少度最合适”这样的具体问题。四、致谢感谢在XX通信公司实习的这8周。感谢部门给我机会接触真实的网络优化工作，让我明白课本外的通信世界是怎样的。感谢导师耐心指导，比如教我如何从纷繁复杂的告警数据里找到关键线索，还有那位