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▋簇优化标准覆盖是网络业务和性能的基石，NSA组网下涉及到FDD和NR的覆盖优化即涉及到4/5G覆盖空洞、弱覆盖、越区覆盖和导频污染的优化，以精品线路800Mbps要求为基准，要求优化后覆盖达到如下标准：覆盖是网络的基石，良好的网络规划与严格的工程施工是保证覆盖的前提，要求现场在工程施工过程中严格按照工程方案执行，具体要求如下，建议在单验过程中进行严格把关：1、天馈实施方案：单验过程中，核查天馈实施方案即天线位置、天线挂高、方位角和下倾角与设计院规划是否相符，不符需通知相关人员处理；2、天馈安装位置无阻挡可调整：为保证后续优化的灵活性，要求安装后天馈无阻挡、可自由调整。
▋邻区梳理1、4/5G邻区规划通过4/5G邻区规划与优化，需要保证道路测试场景下SN添加成功率100%，对于切换失败点或者不切换区域需要及时分析，具体4/5G 邻区规划原则如下：1）距离原则（通过站点分布的距离原则需完成90%邻区的规划）步骤1：梳理并核实5G建设区域内的锚点小区工程参数，包含经纬度、方位角、站高等关键数据；步骤2：添加5G站点周边锚点小区（包含4/5G共站邻区）两圈，如果锚点与5G站点1比1建设，则可以直接继承共扇区邻区，即某锚点小区的所有同频4G邻区，均需添加与该锚点小区同扇区的5G小区为4-5G邻区。
基于站点分布的4/5邻区规划可通过“mongoose工具即LTE到NR 的邻区规划工具”进行4/5G邻区规划，相关工具可通过“”网页进行下载（具体操作方法见对应下载链接中的工具说明）。
2）基于现场测试情况进行4/5G邻区添加。
通过现场测试情况，针对漏配邻区进行增补，NR邻区增补后，需要核查对应锚点LTE的邻区关系以及NR对应的锚点关系需要重新梳理，避免NR小区间配置邻区后，对应的锚点无邻区。
3）4/5G邻区漏配判定方法。
上报SN添加请求的MR后网络侧无响应或携带SN切换失败：信令体现为终端不停上报5G测量结果的MR或锚点切换过程中终端上报了5G测量结果，但网络侧无响应，具体如下例（锚点enbid：885119-202未添加5G PCI:463为邻区导致的SN添加失败）。
WCDMA RF优化ASSISTANT 分析思路
1.看覆盖。
看SCANNER 1st RSCP分布图。
如果不好，就是覆盖原
因。
如果正常，第二步
2.看系统内干扰。
看SCANNER 1st Ec/Io分布图。
如果不好，可能
原因有两类：一类是越区覆盖、无主导小区（这两个原因很可能导致产生导频污染问题。
可以再打开主服务小区分布图和WHOLE PP分布图来验证。
）第二类原因可能是有手机接收端有外部干扰。
如果好，看导频污染，第三步
3.看上下行平衡。
看UE active set里UE_TX_POWER,如果
UE_TX_POWER过高可能是那一刻，NODEB接收端有外部干扰。
如果正常，第四步
4.看UE active set里的1st Ec/Io分布图，如果不好(此时可以把
SCANNER 1st Ec/Io分布图与UE的1st Ec/Io分布图在一个MAP 里呈现，更能说明问题)，原因有两个：一是漏配邻区：强的小区不能加入激活集导致干扰加大甚至掉话。
二是冗余邻区：使邻区消息庞大，增加不必要的信令开销，而且在邻区满配时无法加入需要的邻区。
如果好，第五步
5.计算软切换区域比例。
Assistant使用说明使用GENEX Assistant 3.5软件分析Log信令1、新建工程：打开GENEX Assistant 3.5，在弹出新建工程窗口中选择LTE，对工程进行命名并选择保存路径：2、导入工参：3、导入LOG：4、解压LOG：解压后弹出窗口：5、KPI指标导出：显示KPI列表：6、阈值设定：修改后：SINR阈值设置：其他指标阈值调整如RSRP、SINR，可根据DT指导文档进行调整；7、调整图层：调整后：8、异常事件分析：将异常事件拖入图层中，右侧图层标示Event Layer中会显示异常事件及对应的出现次数：双击某个异常事件，在弹出的对话框中点击确定，即弹出分析窗口：可根据个人分析习惯对分析窗口进行调整：调整后如下：9、GENEX Assistant后台KPI统计自定义设置操作：以覆盖率为例：项目指标定义覆盖率I RSRP>-110dBm&SINR>-3dB比例1）打开GENEX Assistant新建工程后，点击<Tools>,下拉菜单中选择<custom KPI>,如下图2）进入<custom KPI>界面，点击左下角<Add>,选择点击<counting KPI>，如下图：3）通过设置公式：覆盖率=分子/分母；其中分子={-110dbm<RSRP<0dbm}and{-3db<SINR<50db}的个数；分母={-150dbm<RSRP<0dbm}and{-20db<SINR<50db}的个数设置如下图：分子设置：进行<counting KPI>界面后，在name里命名，然后点击<Add >,进行指标定义，选择下拉菜单<IE>点击<IE>进行里面进行指标 Serving RSRP选择设置，设置好后点击OK。
簇优化的流程及思路
稿子一：
嗨，亲爱的小伙伴们！今天咱们来聊聊簇优化的那些事儿。
说起簇优化，第一步得好好收集数据呀！就像我们出门旅行要先准备好地图一样。
把网络的各种参数、信号强度啥的都搞清楚，心里才有底。
然后呀，就是分析问题啦。
数据拿到手，得仔细瞅瞅，哪里信号不好，为啥不好，是干扰太多还是覆盖不够。
找到问题后，就得想办法解决啦。
该调整参数就调整参数，该增加基站就增加基站，就像给生病的小伙伴对症下药一样。
还有哦，优化之后可别忘了再测试测试。
看看效果咋样，要是还不行，那就继续努力，直到网络变得棒棒哒！
呢，簇优化就像是给网络做一次全面的美容护理，要有耐心，要细心，才能让网络变得美美的，让大家都能愉快地上网！
稿子二：
亲人们，咱们一起来唠唠簇优化哈！
一开始呢，咱得明确优化的目标。
到底是想让网速更快呢，还是让信号更稳定，这可得想清楚。
然后就是疯狂收集各种信息啦。
什么用户的反馈呀，网络的运行数据呀，一个都不能少。
这就好比做菜前要把食材准备齐全。
接着到现场去感受感受。
走走看看，感受一下实际的网络情况，是不是和数据说的一样。
分析数据的时候可要有一双火眼金睛。
把那些隐藏的问题都揪出来，不能放过任何一个小细节。
解决问题的时候就得大胆出手啦。
别怕麻烦，该怎么调整就怎么调整，要相信自己的判断。
呀，一定要多测试几次。
确保优化的效果真的好，能让大家都满意。
簇优化其实就是一场和网络的“战斗”，只要咱们有方法，有决心，就一定能胜利！。
簇优化指导书1. 简介簇优化是一种针对数据聚类问题的方法，旨在将数据集划分为具有相似特征的簇。
本指导书旨在提供簇优化的详细步骤和技巧，以帮助您在实际应用中有效地利用该方法。
2. 数据准备在进行簇优化之前，首先需要准备好适当的数据集。
确保数据集是完整的、准确的，并且包含足够的样本以代表整体数据的特征。
如果数据集中存在缺失值或异常值，建议在进行簇优化之前进行数据清洗和预处理。
3. 簇优化算法选择根据您的具体需求和数据特征，选择适合的簇优化算法。
常见的簇优化算法包括K均值聚类、层次聚类、DBSCAN等。
每种算法都有其独特的优势和适用范围，您可以根据数据的分布情况和聚类目标选择合适的算法。
4. 簇数确定在进行簇优化之前，需要确定合适的簇数。
簇数的选择对于簇优化的效果至关重要。
常用的方法有肘部法则、轮廓系数等。
通过尝试不同的簇数并评估聚类结果的质量，选择最佳的簇数。
5. 特征选择和降维如果数据集中存在大量的特征，建议在进行簇优化之前进行特征选择和降维。
特征选择可以帮助剔除无关特征，降低噪声干扰；降维可以减少计算复杂度，提高算法效率。
常用的特征选择和降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
6. 簇优化实施在确定了簇优化算法、簇数以及进行了特征选择和降维之后，可以开始实施簇优化。
根据选择的算法，将数据集输入算法中，并设置相应的参数。
运行算法并观察聚类结果。
7. 聚类结果评估对于簇优化的结果进行评估是必要的。
常用的评估指标包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。
这些指标可以帮助您判断聚类结果的质量，评估簇间的相似性和簇内的紧密度。
8. 结果可视化为了更好地理解聚类结果，建议对结果进行可视化展示。
常用的可视化方法包括散点图、热力图、雷达图等。
通过可视化，可以直观地观察簇的分布情况和特征差异。
9. 结果解释和应用最后，根据聚类结果进行结果解释和应用。
根据簇的特征和含义，可以对不同簇进行命名和描述。
1、新建工程：打开GENEX Assistant 3.5，在弹出新建工程窗口中选择LTE，对工程进行命名并选择保存路径：2、导入工参：3、导入LOG：4、解压LOG：解压后弹出窗口：5、KPI指标导出：显示KPI列表：6、阈值设定：修改后：SINR阈值设置：其他指标阈值调整如RSRP、SINR，可根据DT指导文档进行调整；7、调整图层：调整后：8、异常事件分析：将异常事件拖入图层中，右侧图层标示Event Layer中会显示异常事件及对应的出现次数：双击某个异常事件，在弹出的对话框中点击确定，即弹出分析窗口：可根据个人分析习惯对分析窗口进行调整：调整后如下：9、GENEX Assistant后台KPI统计自定义设置操作：以覆盖率为例：项目指标定义覆盖率I RSRP>-110dBm&SINR>-3dB比例1）打开GENEX Assistant新建工程后，点击<Tools>,下拉菜单中选择<custom KPI>,如下图2）进入<custom KPI>界面，点击左下角<Add>,选择点击<counting KPI>，如下图：3）通过设置公式：覆盖率=分子/分母；其中分子={-110dbm<RSRP<0dbm}and {-3db<SINR<50db}的个数；分母={-150dbm<RSRP<0dbm}and{-20db<SINR<50db}的个数设置如下图：分子设置：进行<counting KPI>界面后，在name里命名，然后点击<Add >,进行指标定义，选择下拉菜单<IE>点击<IE>进行里面进行指标Serving RSRP选择设置，设置好后点击OK。
在Condition里面会显示刚才RSRP设置范围，然后点击<and>键，再点击<IE>,在里面选择PCC SINR 设置，设置后点击ok在Counting Rule界面，可看到刚刚设置Serving RSRP 和PCC SINR的阀值范围情况，然后点击<Edit Action>进入<Counting Operation Expression>界面，设置如下，然后点击OK在回到Counting Rule界面，点击0K在回到<counting KPI>界面后，点击OK,分子设置完成。
簇优化测试准则一、簇优化目的一旦规划区域内的所有站点安装和验证工作完毕，簇优化工作随即开始。
这是优化的主要阶段之一，目的是在优化信号覆盖的同时控制导频污染，梳理切换关系提高切换成功率，保证下一步业务参数优化时无线信号的分布是正常的。
具体工作包括了天馈硬件及邻区的优化调整。
在第一次优化测试时，要尽量遍历区域内所有的小区，以排除硬件故障的情况。
二、簇优化技能要求1、熟练掌握LTE、NR基本原理和关键技术、熟悉接入切换信令流程；2、熟练使用华为Probe、Assistant 、PHU及鼎立等相关测试分析工具；3、熟练使用Excel、Word等工具；4、熟练使用罗盘、坡度仪、测距仪；5、熟练使用mapinfo及相关图层制作软件；6、熟练使用GC平台统计指标7、熟悉运营商网络制式、频率资源、相关厂家RRU及天线型号；三、簇优化测试标准四、簇优化流程测试准备阶段首先应该依据合同确立优化KPI目标，其次合理划分Cluster，和运营商共同确定测试路线，尤其是KPI测试验收路线，准备好簇优化所需的工具和资料，保证簇优化工作顺利进行。
数据采集阶段的任务是通过DT、室内测试、信令跟踪等手段采集UE和Scanner 数据，以及配合问题定位的eNB侧呼叫跟踪数据和配置数据，为随后的问题分析阶段做准备。
通过数据分析，发现网络中存在问题，重点分析覆盖问题、导频污染问题和切换问题，并提出相应的调整措施。
调整完毕后随即针对实施测试数据采集，如果测试结果不能满足目标KPI要求，进行新一轮问题分析、调整，直至满足所有KPI需求为止。
由于重叠覆盖、导频污染、邻区漏配等原因产生的其他问题，如下行干扰、接入问题和掉话问题，往往和地理位置相关，规律固定，随着优化的深入会有明显改善。
至于信号覆盖良好且没有导频污染和邻区漏配等因素影响的接入、掉话等问题，需要在参数优化阶段加以解决，可以参照相应的指导书。
在簇优化后，需要输出更新后的工程参数列表和小区参数列表。
簇优化方法及案例簇数选择是指在聚类算法中确定最优簇数的方法。
常用的簇数选择方法有手肘法、轮廓系数法和基于信息理论的方法。
手肘法通过绘制不同簇数下的目标函数值或误差平方和与簇数之间的关系曲线，选取拐点作为最优簇数。
轮廓系数法通过计算每个数据点的轮廓系数，以及整个数据集平均轮廓系数，选取平均轮廓系数最大的簇数作为最优簇数。
基于信息理论的方法将簇数选择问题转化为最小化信息熵的问题，选取使信息熵最小的簇数作为最优簇数。
簇中心初始化是指在聚类算法中确定簇中心的初始值的方法。
常用的簇中心初始化方法有随机选择和K-Means++方法。
随机选择方法随机选择K个样本作为初始簇中心，存在较大的随机性，容易陷入局部最优解。
K-Means++方法通过迭代选择距离已选择簇中心较远的样本作为初始簇中心，有效避免了局部最优解的问题。
该方法的优势在于能够更好地初始化簇中心，提高聚类效果。
簇合并是指在聚类算法中将接近的簇合并为一个簇的方法。
簇合并方法常用的有凝聚层次聚类方法和FARCLUS方法。
凝聚层次聚类方法首先将每个数据点视为一个独立的簇，然后将距离最近的两个簇合并为一个簇，重复该过程直至达到预设的簇数。
FARCLUS方法通过计算两个簇之间的FAR距离，将FAR距离最小的两个簇合并为一个簇。
这些方法能够有效地提高聚类效果，并减少簇的数量。
簇分裂是指在聚类算法中将过大的簇分裂为两个或多个较小的簇的方法。
簇分裂方法常用的有BISECTING K-Means方法和CLARANS方法。
BISECTING K-Means方法首先将所有数据点视为一个簇，然后选择簇内离簇中心最远的样本，将其分裂为两个簇，重复该过程直至达到预设的簇数。
CLARANS方法通过计算簇的代表点和其他样本的平均距离，选择平均距离最大的样本作为新的簇中心，将其分裂为两个簇。
这些方法能够降低簇的内部差异，提高聚类效果。
下面以一个电商网站用户行为数据的聚类为例，说明簇优化方法的应用。
hisat2原理
Hisat2是Hisat的升级版，它在Hisat的基础上进行了优化和改进，主要有以下几个方面：
1. Hisat2使用了两种索引：全局索引和局部索引。
全局索引是基于Burrows-Wheeler Transform (BWT)和Ferragina-Manzini (FM) index 的方法，可以快速定位reads在基因组上的大致位置；局部索引是基于哈希表的方法，可以对reads进行精确的扩展和比对。
这样可以提高比对的速度和敏感性，同时节省内存空间。
2. Hisat2采用了新的比对策略：为了更好地比对这些reads，Hisat2将它们分成了三类：长锚定read，至少有16bp在两个外显子上；中间锚定read，有8-15bp在一个外显子上；短锚定read，只有1-7bp在一个外显子上。
Hisat2先利用全局索引比对长锚定read，然后利用局部索引比对中间锚定read和短锚定read，最后利用已知或发现的剪切位点信息比对跨多个外显子的read。
3. Hisat2支持剪切位点的识别和转录本的重构：Hisat2可以利用已知或发现的剪切位点信息进行剪切比对，提高比对率和准确性；同时，Hisat2可以结合StringTie等软件进行转录本的重构和定量，提供更全面和精确的转录组信息。
如需了解更多信息，建议咨询生物信息学专家或查阅相关文献资料。
簇优化记录及经验总结1优化调整记录1.1 调整记录1：闽侯福大教学楼1扇对应路段进行优化调整。
1.1.1现象描述及分析：如下图所示，在过了洪塘大桥后往闽侯福大教学楼的路上，RSCP和C/I变的很差。
由于路边的闽侯闽都体育馆的信号由于遮挡打不出来。
这是明显的弱覆盖问题，怀疑闽侯福大教学楼1扇的下倾角和方向角有问题。
优化前RSCP图：优化前C/I图：1.1.2解决方法：针对此路段的弱覆盖问题，调整如下：检查闽侯福大教学楼1扇的工程参数，发现与规划相差较大。
将1扇的的方向角由60度调成70，将1扇的下倾角由8度调为2度（由于天线内置6度）。
调整后RSCP图：调整后C/I图：通过以上调整，此路段C/I得到很好改善。
1.2 调整记录2：闽侯上街2扇对应路段进行优化调整。
1.2.1现象描述及分析：闽侯上街2扇对应的路段明显弱场，怀疑对应天线的下倾角问题。
优化前RSCP图：优化前C/I图：1.2.2解决方法：检查天线工程参数，调整如下：闽侯上街2扇方向角由170该为140度，下倾角由7度改为2度（由于内置下倾6度）。
调整后RSCP图：调整后C/I图：1.3 调整记录2：闽侯上街3扇和闽侯福大教学楼3扇对应路段进行优化调整。
1.3.1现象描述及分析：闽侯上街3扇至闽侯福大教学楼3扇之间有一小段覆盖不够，导致小区更新质量不好。
计划对闽侯上街3扇的方向角进行微调。
优化前RSCP图：（见2.2.1）优化前C/I图：（见2.2.1）1.3.2解决方法：检查工程参数，调整如下：将闽侯上街3扇的方向角由300度调至295度，将闽侯上街3扇的下倾角由6度调为2度（由于内置下倾6度）。
调整后RSCP图：调整后C/I图：2问题及需求反馈1.2中，闽侯上街2扇调整后RSCP仍不够理想，主要是由于该路段居民楼复杂，路边树木茂密所致。
建议增加该小区功率。
1．3中，闽侯上街3扇调整后C/I有一小段不够好，是由于受到左上闽侯上街建行1扇的影响，目前暂无法调整。
簇优化报告模板介绍簇优化是一种复杂的机器学习技术，它适用于大规模数据集，并能够提高模型的准确性和效率。
本文档介绍了一个簇优化报告的模板，用于记录模型的训练和评估过程，以及对结果的分析和解释。
数据集准备在进行簇优化前，需要准备好数据集。
为了保证簇优化的准确性，应该选择大规模的数据集，并尽量去除噪声。
对于数据的预处理过程也很关键，必须进行特征提取，转换和降维等操作，以减小数据集的维度和复杂度。
在数据集准备阶段，需要注意以下事项：•数据的格式和结构是否满足簇优化算法的要求；•是否进行了数据清洗和去重等操作；•是否对特征进行了相应的转换和降维等操作。
算法选择选择合适的簇优化算法非常重要，它直接影响模型的准确性和效率。
以下是一些常见的簇优化算法:•K均值•层次聚类•DBSCAN•GMM在选择算法时，需要考虑数据集的特征和大小等因素，还需要参考研究文献和实验结果等，确定最适合的算法。
模型训练在选择好算法后，就可以进行模型训练。
模型训练的目标是找到合适的簇数和簇中心点，从而识别出数据集中的模式和规律。
在模型训练过程中，需要注意以下事项：•是否选择了合适的算法和参数；•训练时间是否充分，是否收敛；•是否进行了交叉验证和模型选择等操作。
模型评估模型评估是簇优化的重要环节，它用于验证模型的准确性和泛化能力。
常见的簇优化指标包括：•簇内离度：表示簇内数据点的相似度，越小越好。
•簇间距离：表示不同簇之间的距离，越大越好。
•轮廓系数：结合了上述两个指标，越大越好。
在模型评估过程中，需要综合考虑以上指标，并选择最合适的模型。
结果分析对模型的结果进行分析和解释，可以帮助我们进一步优化模型和数据集。
常用的结果分析方法包括：•可视化分析: 使用图表展示数据的分布和模式。
•特征重要性分析: 分析不同特征对簇优化的影响程度。
•集成学习: 通过组合多个模型，提高整体的准确性和泛化能力。
在结果分析中，需要深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而进一步优化模型和算法。
1、概述针对簇优化的全流程进行了详细的描述，包括簇优化的内容及目标、簇优化准备、簇优化测试、簇优化分析、覆盖优化、切换优化（SA系统内、SA<E 互操作）、接入优化、5G驻留比优化以及簇优化中常见的问题，主要用于指导外场簇优化工作。
2、簇优化流程及目标2.1、簇优化流程在簇优化开始之前，除了要确认基站已经开通外，还需要检查簇内所有基站是否存在影响业务的告警，确保优化的基站正常工作。
与客户进行簇优化验收标准和测试路线的确认，如果合同未明确指定路线，需要该阶段与客户一起协商共同指定用于最终验收的测试路线，为后续簇优化工作指定重点方向。
簇优化主要关注和解决如下优化问题：2.2、簇优化目标3、簇优化准备在开始进行簇优化之前，需确认站点的完好率，对于密集城区和一般城区,一般站点完好率大于80%后启动簇优化，推荐90%以上。
(站点完好率=已开通站点且无影响业务故障/总规划站点).提前与客户确认簇的划分和测试路线，应该与客户一同协商最终的测试路线，为后续的工作指明方向。
3.1、簇划分合理的簇划分能够提升测试优化效率，簇优化之前，提前与客户沟通好簇的划分，关于划分原则有如下建议：1)一个簇内站点数目根据实际情况，应该控制在20~30个站点，不宜过多或过少；2)同一个簇不应该跨越不同类型的区域，如城区和郊区要分开；3)簇划分的时候要考虑地形等因素，如山脉、河流、道路等。
这都是天然簇边界，簇不应该横跨这些地方，河流的需要根据实际情况，如过河流较窄，同已站点覆盖河流两边，如果交通允许可划至同一簇，如果不允许则分开，如果河流很宽，应当以河流为边界。
4)应当考虑TAC边界，尽量减少TAC更新；5)可以参考LTE的簇划分；6)簇划分的时候还需要考虑站点开通率的影响因素，如疑难站点、传输改造等，保证簇可以尽快达到优化条件。
7)路测工作量因素影响，保证簇测试可以在一天内完成，一般建议3-4小时最佳。
如下所示，为某项目簇划分举例，北边考虑了河流作为边界，最中间簇1和簇7的边界是以山为边界，簇9主要是为郊区站点。
簇优化常见问题的处理方法一、覆盖类问题（7题）问题1：弱覆盖区域如何改善？- 解析：- 首先进行现场测试，确定弱覆盖区域的范围和周边基站分布情况。
如果是由于基站间距过大导致，可以考虑增加基站或者调整基站天线方向角、下倾角来扩大覆盖范围。
例如，通过调整下倾角，将信号覆盖方向调整到弱覆盖区域。
- 检查基站功率设置，如果功率设置过低，可以适当提高功率来增强覆盖。
但要注意功率提升不能对其他区域造成干扰。
- 对于室内弱覆盖，可以考虑采用室内分布系统来解决。
问题2：越区覆盖怎么处理？- 解析：- 越区覆盖可能是由于基站天线挂高过高、下倾角过小或者发射功率过大引起的。
如果是天线挂高过高，可以考虑调整天线挂高，但这可能涉及到基站建设的硬件调整，成本较高。
- 调整天线的下倾角是比较常用的方法，增大下倾角可以减少越区覆盖的范围。
同时，适当降低基站的发射功率，也能有效控制越区覆盖。
例如，通过网管系统逐步降低功率，同时观察覆盖指标的变化，找到合适的功率值。
问题3：覆盖空洞是怎么形成的？如何解决？- 解析：- 覆盖空洞形成原因可能是地理环境阻挡（如大型建筑物、山体）、基站故障或者基站规划不合理。
对于地理环境阻挡，如果无法改变地形，可以采用增加RRU（Remote Radio Unit，远端射频单元）拉远或者建设微基站的方式绕过阻挡进行覆盖。
- 若为基站故障，及时排查基站的硬件（如功放、馈线等）和软件故障，恢复基站正常工作。
基站规划不合理的情况，需要重新评估基站布局，考虑增加新基站或者调整已有基站的参数。
问题4：导频污染的判定标准和解决措施有哪些？- 解析：- 判定标准：在某一区域存在过多强导频信号（例如，当有4个或更多的导频信号强度差值在6dB以内时），就可能存在导频污染。
- 解决措施：调整天线方向角和下倾角，减少不必要的导频信号强度。
合理调整基站的发射功率，避免功率设置不合理导致导频信号杂乱。
优化基站布局，如果某一区域导频污染严重且无法通过调整参数解决，可以考虑增加新基站或者移除一些不合理的基站。
1、新建工程：打开GENEX Assistant 3.5，在弹出新建工程窗口中选择LTE，对工程进行命名并选择保存路径：2、导入工参：3、导入LOG：4、解压LOG：解压后弹出窗口：5、KPI指标导出：显示KPI列表：6、阈值设定：修改后：SINR阈值设置：其他指标阈值调整如RSRP、SINR，可根据DT指导文档进行调整；7、调整图层：调整后：8、异常事件分析：将异常事件拖入图层中，右侧图层标示Event Layer中会显示异常事件及对应的出现次数：双击某个异常事件，在弹出的对话框中点击确定，即弹出分析窗口：可根据个人分析习惯对分析窗口进行调整：调整后如下：9、GENEX Assistant后台KPI统计自定义设置操作：以覆盖率为例：项目指标定义覆盖率I RSRP>-110dBm&SINR>-3dB比例1）打开GENEX Assistant新建工程后，点击<Tools>,下拉菜单中选择<custom KPI>,如下图2）进入<custom KPI>界面，点击左下角<Add>,选择点击<counting KPI>，如下图：3）通过设置公式：覆盖率=分子/分母；其中分子={-110dbm<RSRP<0dbm}and {-3db<SINR<50db}的个数；分母={-150dbm<RSRP<0dbm}and{-20db<SINR<50db}的个数设置如下图：分子设置：进行<counting KPI>界面后，在name里命名，然后点击<Add >,进行指标定义，选择下拉菜单<IE>点击<IE>进行里面进行指标Serving RSRP选择设置，设置好后点击OK。
在Condition里面会显示刚才RSRP设置围，然后点击<and>键，再点击<IE>,在里面选择PCC SINR 设置，设置后点击ok在Counting Rule界面，可看到刚刚设置Serving RSRP 和PCC SINR的阀值围情况，然后点击<Edit Action>进入<Counting Operation Expression>界面，设置如下，然后点击OK在回到Counting Rule界面，点击0K在回到<counting KPI>界面后，点击OK,分子设置完成。
Assistant-簇优化指导书
华为技术有限公司
墨西哥LTE网优项目组
目录
墨西哥簇优化分析指导书 (3)
1新建工程 (3)
2设置并点方式 (3)
3导入工参 (4)
4导入Logs (7)
5设置地图 (8)
6编辑Legend （以RSRP举例） (10)
7分析PCI地图 (11)
7.1检查站点是否on-air (11)
7.2检查站点经纬度是否正确 (12)
7.3查看小区颜色与覆盖PCI不匹配的情况 (13)
7.4无主导小区及越区覆盖 (13)
8分析RSRP地图 (14)
8.1有阻挡物导致RSRP差 (14)
8.2海拔较高导致RSRP差 (15)
9分析异常事件 (16)
9.1正常切换由于缺少邻区导致的异常释放 (17)
9.2由于越区导致异常切换的缺少邻区引起的掉话 (17)
9.3由于CSFB造成的异常释放 (18)
9.4由于SINR差导致的异常释放 (19)
簇优化分析指导书
介绍:
此文档主要针对assistant 3.5软件的使用及在簇优化方面的一些经验总结及案例分析。
1 新建工程
选择LTE，选择保存的路径
2 设置并点方式
KPI,IE,Theme,Filter,Sites Display,Others无需设置，使用模板即可
Binning里有四种并点方式：1.no binning 2.distance binning 3.time binning 4.location binning 并点方式需要与客户进行协商，不同的并点方式得到的采样点数不同，墨西哥使用的是location binning 20m*20m的并点方式
（这一步需要提前设置，修改设置会造成assistant重启。
如果先用assistant处理log数据，再设置project必须重新处理log数据，浪费大量时间。
）
点OK,会出现如下界面，点是即可，assistant会重启，稍等10s左右会重新回到assistant界面
3 导入工参
1.右键Site-View Engineering Parameters-LTE
2.选择工参并导入
1.工参中必须包含以下信息
Longitude,Latitude,eNodeB ID,eNodeB Name,Sector ID,Local Cell ID,Cell
ID,EARFCN,PCI,Azimuth
2.工参中可包含的信息中建议加入如下信息，可以方便我们做簇优化分析
MdownTilt,EdownTilt,GroundHeight,这些信息需要手动进行匹配
3.匹配完相应的参数后，选择Apply the BTS config,将工参导入
assistant
4.导入结束后会出现如下界面，可以检查是否有工参错误导致导入失败并进行修改
5.计算小区半径
4 导入Logs
1.右击Logfile-选择Logfile Manager
2.可以选择导入文件或者选择文件存放的路径进行导入，点击OK，点击logfile左边的+
时，会出现刚才导入的
log
3.使用Analysis Group管理可以对log进行分类，右击Analysis Group，选择Analysis
Group Manager，点击ADD增加分析组，进行相关的描述后，将需要的Log从左边的框选择到右边的框中即可
4.增加分析组后，会出现新加的分析组，右击分析组，点击Run Analysis即可进行运行
数据，使用不同的分析组的好处是对于需要的数据可以单独进行呈现，处理，统计，
在簇优化中，主要使用此功能对同一区域优化前后的效果进行对比。
5 设置地图
1.Project-View Map 打开地图
Assistant的地图是集成的mapinfo地图，所有mapinfo格式的地图都可以导入
Assistant地图中，之前我们已经导入了工参，所有的Site及Cell信息都已经显示在
地图中，如下图
2.加入增加簇的边界地图-Layer Control-ADD-选择簇边界mapinfo文件
可以在地图上看出哪些站点在簇里面，需要进行优化，同时可以看出是否有路线没有测试，需要进行补测
3.此时只有GPS打点信息及站点信息，且看起来杂乱无章，需要对其进行美化，更
方便我们进行簇优化
1.设置站点图例大小-将鼠标移到右方的Map Layers，按以下图例打开LTE，右击
LTE Cell First EARFCN, 选择Edit Cell Size，对小区的大小进行调整，调整
到1至1.5左右即可
2.调整mapinfo图层显示，使站点及站名显示在最上面，方便查看，打开Lay
Control，选择相应的图层，使用UP DOWN进行调整，完成效果如下
6 编辑Legend （以RSRP举例）
1.将RSRP显示在地图上
2.打开Legend，选择Modify Legend进行编辑
3.编辑完毕后，可以使用Export导出编辑好的Legend,下次使用直接导入即可
4.导入Legend: Tool-Import-Legend，如左图，导入后效果见右图
7 分析PCI地图
7.1 检查站点是否on-air
1.将PCI显示在地图中，使用同步功能将小区颜色与PCI同步
2.没有信号的站点颜色不会改变，可以由此看出哪些站点是未on air的
7.2 检查站点经纬度是否正确
有时候使用的经纬度工参不准确，通过查看PCI图，可以检查出这样的情况，如下图，正确的经纬度应该在3个不同小区覆盖的中心
7.3 查看小区颜色与覆盖PCI不匹配的情况
造成这种情况的有三种可能性：
1.PCI配错，可以从M2000上选择站点输入DSP CELL查看小区的PCI是否配反
2.Cross-Feeder，如果不是第一种情况的话，就需要派队伍上站查看是否扇区接反
3.M2000上无法搜索到这个站点但是路测时测到了信号，发给无线寻找原因，可能
是无线配置错误造成的
7.4 无主导小区及越区覆盖
从PCI地图中，可以查看到无主导小区及越区覆盖的现象，造成这种现象的原因大部分是地形，可以在google earth上对此进行查看；
1.无主导小区判断标准：一条连续的道路上出现了不同的小区覆盖，会导致这片区域的
切换频繁甚至掉话。
2.越区覆盖的判断标准：小区覆盖过远，覆盖到了明显属于其他小区覆盖的区域，越区
覆盖的危害是会造成SINR低，频繁切换的现象。
3.解决此类问题的原则：“强者越强，弱者越弱”，即增强主服务小区的信号，降低干
扰小区的信号，具体措施为：通过Google-Earth观察地形及高度来适当调整站点的
电子下倾角，物理下倾角（在电子下倾角无法满足的情况下），方位角来控制信
号的覆盖。
8 分析RSRP地图
将RSRP显示在地图中，检查RSRP比较差的区域，通过检查Google-Earth查找RSRP较差的原因，主要有两种可能：1.有阻挡物2.高度过高
8.1 有阻挡物导致RSRP差
有阻挡物的情况：建议一般为
1.修改方位角避开阻挡物
2.增强无阻挡物的其他小区的信号来覆盖弱覆盖区域
8.2 海拔较高导致RSRP差
建议一般为首先修改电下倾，如果仍不能满足，则上站修改物理下倾角，物理下倾角最大可以调整为-6，如果电下倾已为0，物理下倾已调整为-6，则建议在较高的地方增加站点或者选择避开这块区域进行测试
9 分析异常事件
由于LTE ERAB Abnormal Realease包含了HO Failure ,call drop等异常事件，所以我们只需要分析LTE ERAB Abnormal Realease事件即可
操作方式：Event-LTE-双击
9.1 正常切换由于缺少邻区导致的异常释放
现象：从事件上看出现大量A3事件及测量报告，但是由于缺少邻区无法进行正常的切换；从L3信令上看，出现多次测量报告；从地图上看，两个站点是相邻的，理应发生切换。
分析过程：从M2000上查看是否存在邻区，有两种可能：1.不存在邻区，需要手动加上邻区；2.存在邻区，但是是由ANR加上的，说明在第一次切换时由于没有邻区失败后，ANR将此邻区加上了
建议：若仍没有邻区，则手动添加上邻区；若已由ANR添加上邻区，则重新测试一下掉话区域即可
9.2 由于越区导致异常切换的缺少邻区引起的掉话
现象：从事件及信令看与正常切换由于缺少邻区导致的异常释放相同，但是从地图
上可以明显看出两个站点相聚很远或者覆盖不连续，只是覆盖了一小块，需要阻止这种切换的发生
建议：1.通过调整电下倾，物理下倾，方位角的方式来控制越区的小区的覆盖来阻止越区覆盖导致的异常切换
2.通过调整电下倾，物理下倾，方位角的方式来增强主小区的覆盖来阻止越
区覆盖导致的异常切换
9.3 由于CSFB造成的异常释放
现象：层3信令中出现了CSServiceNotification及ExtendedServiceRequest，即要求UE 进行CSFB；事件中出现LTECSFBServiceRequest。
分析：此次测试在用数据卡连接在PC上进行的UE IDLE态的测试，不应出现CSFB
事件，墨西哥的CSFB使用的是重定向方式，基站向UE发出的Realease命令被判断为异常释放，另外数据卡也不能支持PS业务。
建议：查找发生CSFB的原因（主要是因为分包商）并重新进行测试
9.4 由于SINR差导致的异常释放
现象：层3信令中可以看到手机向基站发出RRC重建立请求，但是被基站拒绝；事件中出现多次随机接入失败；在主邻服务小区一栏中看到SINR很差
建议：增强主服务小区信号，减小邻区的信号。
