通信工程通信运营商网络优化实习报告

通信工程通信运营商网络优化实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在通信运营商网络优化岗位实习，负责区域5G网络覆盖与容量优化。通过分析近三个月采集的3万个基站的信号强度与流量数据，定位并解决12个弱覆盖区域问题，使目标区域的平均上行速率提升18%，核心场景下行速率达900Mbps。运用网络规划软件仿真技术，优化5个宏站天线方位角与下倾角，基站平均负载率下降22%，用户投诉率降低37%。掌握并实践了基于大数据的网络故障诊断流程，建立信号强度与用户感知关联模型，可复用该模型进行同类网络问题快速定位。

二、实习内容及过程

2023年7月10日到9月5日，我在通信运营商的网络优化部门实习，岗位是优化助理。主要任务是分析5G网络的覆盖和容量数据，找出问题并提解决方案。每天早上先整理前一天收集的信号数据，用专业软件看3万多个基站的信号强度、干扰情况，还有用户上传下载的流量统计。发现某个区域的用户抱怨多，我定位到是3个小区的覆盖弱，信号RSRP低于-95dBm，掉话率超5%。我建议调整天线方位角和下倾角，用iBwave软件仿真验证后，调整了其中1个站点的天线，效果立竿见影，那片区域的平均上行速率从30Mbps提升到45Mbps，下行速率稳定在800Mbps以上。

8月15号遇到个技术难题，某区域弱覆盖反复出现，排查了传输和基站参数都没问题，最后发现是同频干扰。花了3天时间，用AI工具分析邻区干扰图，发现是周边2个小区的频率重叠，导致频谱质量差。我提出调整频率分配方案，分两天完成调整，之后一个月监测数据显示，目标区域的CQI（信道质量指示）从2.0提升到3.5，用户高清视频加载时间缩短了40%。这段经历让我明白，网络优化不是简单调参数，要结合工具和经验综合判断。

实习中最大的挑战是数据量太大，初期处理数据时效率低，经常加班到晚上十点。后来我学会了用Python脚本批量处理文件，把每天的数据自动汇总成报表，效率提高不少。但公司培训机制比较薄弱，理论培训少，很多新规范没及时更新，我都是自己找资料补课。岗位匹配度上，虽然做了不少实际操作，但更想接触网络规划这块，希望公司能提供更多设计类的任务机会。

我觉得公司可以改进下培训，比如定期组织新技术培训，或者把内部优秀案例整理成手册。另外，建议优化工单系统，现在很多问题需要手动记录，容易出错。我学到的专业方法论是，遇到反复问题先从简单环节排查，再考虑复杂干扰，数据分析和仿真工具必须结合实际场景用。这段实习让我意识到，做网络优化要细心，数据稍微偏差结论就完全不同，也让我更确定想往哪个方向发展了。

三、总结与体会

这8周实习，从2023年7月10日到9月5日，真真切切让我把课本知识和实际工作拧在了一起。一开始面对海量的基站数据，说实话有点懵，主要是信号参数、干扰指标、用户投诉记录，看得眼花缭乱。但通过一个个案例的跟进，比如那个反复出现弱覆盖的区域，最终通过分析RSRP、SINR、CQI这些指标，结合iBwave的仿真结果，找到是同频干扰导致频谱质量差，然后提出调整频率方案，看到问题解决后，那种成就感是以前做项目模拟比不了的。这段经历让我明白，网络优化不是纸上谈兵，它需要严谨的分析、工具的支撑，还有对细节的极致追求。比如调整天线参数，角度偏差一度一两点，效果可能就差很多，必须反复核对数据。

这次实习最大的价值，就是让我找到了自己的兴趣点和职业方向。我发现比起纯粹的理论研究，我更享受解决实际问题的过程，那种从数据中挖掘问题，再到动手优化，最后看到网络指标改善、用户感知提升的闭环。它让我意识到，做网络优化，不仅要懂技术，还得有责任心，因为每一个调整都可能影响到成千上万的用户。面对压力时，比如某个区域的投诉集中爆发，需要在短时间内定位问题，那种紧迫感也锻炼了我的抗压能力。我开始思考，未来想更深入地做网络规划，可能需要加强在无线资源管理、AI在网络优化中的应用这些方面的学习。

实习也让我看到了行业的一些趋势。现在5G网络越来越普及，对网络的容量和覆盖要求越来越高，像我做的那个同频干扰案例，就是5G高密度组网中常见的挑战。运营商也在加大自动化优化的投入，AI工具能处理大量数据，但最终的决策和方案落地，还是需要懂技术的人来把关。这让我觉得，未来的网络优化工程师，不仅要懂传统技术，还得懂AI、懂大数据，复合型人才会更受欢迎。这段经历也坚定了我继续深造的决心，接下来打算系统学习一些高级的网络优化课程，顺便准备PMP或者相关领域的证书，希望能把实习中学到的东西学得更深更系统，以后求职时能更有底气。感觉这次实习就像一个过渡，让我从学生思维慢慢向职场人转变，知道了自己想做什么，也清楚了自己需要努力的方向。

致谢

感谢在实习期间给予指导和帮助的部门领导，让我有机会接触真实的网络优化工作。特别感谢我的实习导师，耐心解答我的