最新（完美版）天馈优化技术方案.docx
XXX天馈优化技术方案V1.0第一部份：概述为加快天馈系统问题定位和解决速度，提升天馈优化工作效率，进一步改善网络质量，根据集团2012年网络优化工作整体安排，福建于2012年5月起在福州、莆田分公司开展天馈系统专项试点工作，试点工作的主要目的是验证天馈优化技术方案的可行性。6.18号开始，将已验证过的方案在全省各地市开展，开展目的是通过网管数据、DT数据、MR数据发现并处理天馈问题，解决天馈导致的无线环境问题、改善覆盖、减少干扰、提高天馈优化工作效率。技术方案在福州、莆田实施验证过可行性。福州、莆田2/3G都是华为设备，XX、贝尔因设备、系统差异，其数据来源、分析原则、参考门限存在差异，在后续交流、实践当中做适当调整。优化流程：图1：天馈排查流程图方法见下：方法备注驻波比等告警告警主分集差异主要方法RTWP分析主要方法话务量和干扰比例相关性分析主要方法两两切换分析主要方法MR分析辅助方法共站/历史超低比例分析辅助方法邻区漏配分析辅助方法DT测试数据分析路测分析第二部份：技术方案一、 驻波比1. 概述驻波比（SWR）全称为电压驻波比（VSWR）。在XX通信中，天线与馈线的阻抗不匹配或天线与发信机的阻抗不匹配，高频能量就会在天线产生反射波，反射波和入射波在天馈系统汇合产生驻波。为了表征和测量天馈系统中的驻波特性，也就是天线中正向波与反射波的情况，建立了“驻波比”这一概念，驻波比的计算公式为SWR=R/r=(1+K)/(1-K)，其中反射系数K=(R-r)/(R+r) ，K为负值时表明相位相反，R和r分别是输出阻抗和输入阻抗。当两个阻抗数值一样时，即达到完全匹配，反射系数K等于0，驻波比为1。这是一种理想的状况，实际上总存在反射，所以驻波比总是大于1的。2. 数据源可以从设备上获取每个小区的实时驻波比。华为提供2种方法获取驻波比数据实时驻波检测操作方式：在NODEB侧输入命令（DSP VSWR）即可获取当前扇区的驻波比实现机制：利用业务信号的发射功率，定时检测被天馈系统反射回来的业务信号功率大小，从而计算出驻波比。 优点：实时性好，不中断业务，全网自动进行。 缺点：精度较差。由于业务信号的功率是快速变化的，而驻波检测是通过分别检测前反向功率实现的，功率的快速变化给准确检测功率带来了困难，这就会导致实时驻波检测的精度不会太好。另外，当天馈隔离度较差时本小区其他通道或本站其他小区泄露的功率会导致驻波检测偏大。前向功率过小时驻波检测很容易受到外界干扰的影响而误差过大，为了防止这种情况的发生，实时驻波检测只在前向功率大于某门限后才进行，简称功率条件。若不满足功率条件，则驻波比上报NULL。手动驻波检测操作方式：M2000->维护->射频性能检测->驻波比检测->选择检测站点实现机制：用户通过MML命令发起驻波测试，基站中断业务、退服，然后在用户指定的频点发射大功率且功率恒定的单音信号，然后分别检测前反向功率，从而计算出驻波比。若用户不指定频点，基站会使用默认频点进行测试，默认频点是软件写死的，一般是载频整个通带的中心，和小区频点配置无关。详见手动驻波测试MML命令关键参数说明。 优点：精度较高。根据上述实现方案可知，由于手动驻波测试时基站退服、自己发射恒定功率，这就避免了功率的快速变化给驻波检测带来的误差；由于基站发射的是大功率，外界的泄露功率对驻波检测带来的影响也大大降低了，这些因素共同导致手动驻波测试的精度高于实时驻波检测，故有时也把手动驻波测试叫做高精度驻波测试。 缺点：实时性差，会中断业务、产生告警。建议：因手动驻波检测会闭塞小区、中断业务，影响到地市的告警考核，如地市需要手动驻波检测，建议在0点过后操作。XX、贝尔如有类似情况，按此建议执行。3. 分析方法分析小区驻波比是否超过参考门限，对于驻波比超过参考门限的，建议上站排查天馈。4. 参考门限驻波比是检验馈线传输效率的依据，福建XX天馈日常持续性要求驻波比小于1.5，即高于1.5的则需要维护处理；而设备侧驻波告警门限一般为1.8时，即高于1.8时，则产生告警，通知维护处理。驻波为1.5、1.8时，两者对导频功率的影响如下表所示：驻波比反射功率比例导频（2W）反射功率导频（33dBm）反射功率1.54%0.08 0.17 1.88%0.16 0.36 从上表可知，驻波比为1.5或者1.8时，导频功率为33dBm时，两者的差距是0.18dB，差距不大，地市可根据实际情况，在本次天馈专项优化中，选取1.5为驻波处理门限，超过处理门限，则需要现场维护处理。二、 主分集差异1. 概述现网中，设备只对主集驻波比进行实时采集，主集驻波比超过一门限时会上报告警。而设备并未对分集进行驻波测量，即现网中分集驻波异常不会实时告警提示；为了保证分集接收性能，采集并分析小区的主分集差异，以间接判断分集性能。2. 数据源数据源为一段时间内主集、分集电平值。GSM可以通过话统指标直接提取主集平均电平、分集平均电平；如华为可以收集S4556:自定义测量报告主集平均电平测量(毫瓦分贝) 和S4557:自定义测量报告分集平均电平测量(毫瓦分贝) 主集电平（dBm）=10*log10(S4556)-120分集电平（dBm）=10*log10(S4557)-120差值=|主集电平-分集电平|WCDMA需要打开RTWP例行测试，收集例行测试的跟踪日志。如华为需要开启RTWP例行测试功能来检测主分集接收异常小区,收集主分集的RTWP值。XX、贝尔参考上述方法获得主分集电平值。3. 分析方法小区主、分集天线一般都处于同一环境，朝向、高度一致，馈线长度相当，理论上主、分集电平不会存在大的差异，对于存在主、分集电平值、变化幅度差异较大的，则需要上站核查天馈。如下图所示，分集波动较小，且主分集电平值较小，经现场排查，发现分集馈线头芯坏损坏如下图所示，莆田宝胜路900-3小区主分集差异25-30dB之间，经上站排查，发现载频小跳线未接。4. 参考门限依据福州前期处理主分集经验：GSM主分集差异超过6dB（3900设备，则参考门限为10dB），则建议上站排查天馈；WCDMA主分集差异超过3dB，则建议上站排查天馈；同时对于主分集值变化幅度差异较大的，建议上站排查天馈。XXGSM设备可能存在主分集差异提取困难，需要监督厂家实现该功能三、 闲时下行加载测试1. 概述话务的提高，系统内外的干扰、天馈射频故障等异常原因都有可能导致RTWP的抬升，本课题旨在通过闲时加载的方式，模拟用户负载，发现互调干扰问题。2. 数据源通过抬升小区下行负载，观察RTWP和基站下行输出功率的关系。在NodeB LMT上启动下行负载模拟（STR DLSIM），负载率设置到60%，记录此时RTWP值，启动下行负载的步骤如下：1) 在RNC使用命令DEA UCELLHSDPA ，去激活HSDPA小区。2) 在RNC使用命令ADD URESERVEOVSF ，保留14号和15号码字。 3) 在RNC使用命令ACT UCELLHSDPA ，激活HSDPA小区。4) 在NodeB LMT上对该射频模块上的所有小区均启动下行负载模拟,持续30分钟。5) M2000上打开小区的RTWP 5分钟周期的测量。XX、贝尔参考上述做法，实现闲时下行加载，观察上行RTWP变化情况。3. 分析方法对比加载前后的小区级RTWP，筛除出差异超过1dB的小区进行排查天馈问题。4. 参考门限参考门限：1dB四、 共站、历史对比1. 概述结合2/3G小区，分析小区话务所占基站的话务比例，同时对比共天馈、朝向大体一致的3/2G小区的话务占比，如果2/3G小区所占话务比例偏低，而相应的3/2G小区所占比例正常，则筛选出做为疑似问题小区，待分析。2. 数据源从网管提取每个2/3G小区日平均话务量，统计一周的平均值。3. 分析方法以物理站点为单位统计站点话务量，计算出共站各个小区的话务比例。最后按照TOPN处理的方法，筛选出两网小区话务比例低于设定比例值的小区进行分析。其中2/3G网络都过滤掉室分小区；3G网络因网络分层后2/3/4载波主要做数据业务，话务量较低，3G把2/3/4载波小区也过滤掉。1、通过google earth等图层工具，检查问题小区的地理环境，过滤掉一些比较明显的可能因为地理环境引起的低话务小区；2、对于2/3G共站的小区，可检查问题小区对应的另一个网络同方向覆盖的扇区话务量情况，如果对应扇区的话务量正常，可重点排查问题小区是否覆盖问题；3、现场检查：最后将初步挑选的问题小区交由射频工程师现场检查，主要通过检查天馈、了解覆盖环境和路测等办法发现问题；4. 参考门限因试点筛选的小区较少，且所筛选的小区当中，发现问题比例偏低，具体参考门限需要在各地市自己把握，总的原则是对于当前话务和历史差异明显且持续一段时间，或者共站话务突发大变化且持续一段时间，则建议上站排查。五、 话务与干扰序列关联优化1. 概述通信系统中的无源互调干扰来自两种无源非线性，即无源接触非线性和无源材料非线性，射频电路中的无源器件性能、馈线接头性能、天线性能影响，当无源器件采用材质较差，杂质较多的铝合金，或接头等镀层磨损氧化后，另外器件接头部分工艺粗造等原因都有可能导致器件的非线性性增强，从而引起较大的谐波互调信号。基站天馈线系统中常常由于设备老化、施工工艺不合格或材质不良等原因，常常出现互调干扰，因此，我们要有效和科学地定位天馈线的互调问题。2. 数据源数据源来自于话统指标，干扰带等级测量和24小时话务量指标。3. 分析方法提取全网一周每天24小时的干扰带等级测量以及话务量指标；通过Excel 函数CORREL，确定干扰带等级4、5比例同话务量的关联性，由于干扰带指标是载频级的，需整理为小区级，才能更清晰的同小区级的话务量确定关联系数。4. 参考门限根据福州、莆田分公司的试点情况，福州筛选关联性在0.9以上的小区，筛选2个小区，确定2个小区有问题;莆田根据TOPN，筛选了关联性在0.6-0.8之间的小区，未发现小区有天馈问题，故建议第一轮天馈专项优化期间，关联性门限建议取0.85以上，后续第二轮优天馈专项优化适当更改参考门限。六、 点对点切换情况1. 概述目前网络监控手段主要是每日的指标监控，TOPN小区处理；另一方面是DT、CQT数据；这些都是日常优化中重要的方法，但同时存在着一定的局限性；指标监控我们更关注于比较直观的指标，如呼叫建立成功率、掉话率、切换成功率等，而忽略掉了一些隐性的、指标上未能明显暴露的问题；DT、CQT由于车辆资源、人力资源以及路面情况的特殊性，存在很大的局限性。基于以上考虑，我们尝试摸索从后台数据、系统能够迅速及时发现一些隐性问题，并指导前台优化人员有针对性的进行问题排查的主动性优化的方式，作为日常优化手段的一种有益补充。下面将介绍利用点对点切换统计，分析小区覆盖距离异常、覆盖方向异常问题。2. 数据源原始数据来源于点对点切换统计，可从网管上获取，具体操作步骤如下：首先将多天邻区数据导入（因邻区数据极为庞大，福州取三天24小时汇总的点对点邻区统计数据）然后通过网管上的结果查询中的点对点邻区统计，获得2/3G的邻区切换尝试次数，即可获得全网两两小区切换次数。不采用邻区切换成功次数是为了规避由于参数错误或者不合理导致无法切换的情况；同时3G采用的是同频邻区切换尝试次数，如下图： XX、贝尔参考上述做法，提取两两小区切换统计数据。3. 分析方法依据点对点的邻区切换统计，评估源小区覆盖的合理性，包括覆盖距离异常、覆盖方向异常3种情况。覆盖距离异常：根据源小区与所有尝试切换的目的小区之间的距离和切换次数，计算加权距离，从而得出源小区的平均加权距离。平均加权距离=源小区和邻小区N的距离*切换尝试次数/总切换尝试次数针对加权距离异常的小区进行站点查勘、天馈检查及参数检查，确认问题根源，提出整改方案。点对点小区的加权距离即简单的将两个小区的物理距离与切换次数进行相乘得到加权距离；源小区的平均加权距离是将源小区与每个目的小区的点对点邻区的加权距离进行相加后除以所有的切换次数。如果源小区的平均加权距离过小则表示其切换的主要对象与该小区的距离很近，则有可能源小区的天馈有异常导致其覆盖范围过小，存在弱覆盖的风险。反之平均加权距离过大则表示其切换的主要对象与该小区距离较远，就有可能源小区天馈有异常导致其覆盖范围过大，存在过覆盖的风险。覆盖方向异常：根据源小区与所有尝试切换的目的小区的切换次数，计算正向切换率。 正向切换率即源小区与其主瓣覆盖方向的其他目的小区之间的切换次数占其所有切换次数的比率（切换次数指的是切出尝试次数或者切入尝试次数均可）；针对正向切换率偏低的小区进行站点查勘、天馈检查及参数检查，确认问题根源，提出整改方案。从优化经验来看，每个小区的正向切换率正常都应该比较大，即在其主覆盖方向的源邻小区之间的切换次数应该要比非主覆盖方向的源邻小区之间的切换次数要多得多；基于该原则，我们的想法就是通过两两小区切换次数找出正向切换率较低的疑似问题小区，再通过优化工程师分析及现场查勘找出并解决存在问题的小区，提升网络质量。首先通过计算每个小区源小区与目的小区的物理位置得出两者矢量关系即目的小区是否为源小区的正向小区；再通过他们之间的切换次数计算出每个小区其正向切换次数与总切换次数的比率，并以此作为我们判定一个小区覆盖方向合理性的依据。具体的判断依据及实现方法如下：目的小区与源小区的矢量性判断标准，如下图所示：即为目的小区与源小区的夹角。当<90度时，我们认为目的小区是源小区的正向邻区。当源小区是室内分布小区时，由于其无明确的方向性，因此不会对该小区进行矢量性判断，即不考虑室内分布小区。距离过近的小区不参与正向性判断；“距离过近”的定义是同物理站点的小区，比如一个基站的三个扇区，其相互之间的切换次数，不统计到总的切换次数中，也不统计到正向切换次数上。主要是因为同一个物理站点其不同扇区的覆盖重复有可能比较大，在站下也可能存在较大量的切换，如果将该切换次数加入到统计中，可能造成正向切换率过低或者过高，而影响了最终的判决结果。考虑到目前WCDMA有大量拉远RRU共小区的情况，其不同的物理位置可能会影响小区正向性的判决，我们目前认为只要存在一个物理点属于正向小区，则该小区就认为是源小区的正向小区。试点期间，我们将小区的主瓣方向定义的较为宽松，即源小区覆盖的180度方向的小区，我们都认为是正向小区。如图所示：A.红色小区代表源小区：福州鼓楼电影机械厂-1B.蓝色区域代表该区域内的小区都认为是源小区的正向小区C.黄色区域代表该区域内的小区都认为是源小区的非正向小区D.同物理站点的小区既不是正向小区也不是非正向小区。E.粉红色小区代表存在邻区关系的目的小区覆盖距离异常和覆盖方向异常评估方法操作步骤：将两两小区切换数据导入自主开发的软件中，自动运行得出每个小区的结果。根据软件生成的结果，定制一定的条件（主要是对加权平均距离进行排序，通过GOOGLE ARTH等软件，排除地理环境因素），找出疑似问题小区，提交无线人员进行现场天馈确认及检查。 邻区统计数据来源于华为M2000上的点对点邻区统计，为了提高数据的准确性，建议定制华为M2000上提供的24小时的测量统计，该统计可以统计到一个小区24小时以内的点对点的切换次数，更有利于提供比较准确的网络模型；运行软件上提供的小区正向切换率统计功能，导入点对点邻区统计，由软件自动完成所有小区的正向切换率统计。打开生成的统计文件，即可从中筛选出正向邻区切换率较低的小区，重点进行排查。以下是生成的文档内容：为便于工程师更进一步的分析，同时还生成一个点对点小区的统计明细，其中“included_angle”代表目的小区与源小区主瓣方向所形成的角度，即上面所说的角；“in_sector”则代表目的小区是否为源小区的正向切换小区（1代表是，0代表否）；筛选排查的条件，从前期排查的几个重要问题来看，有几个条件可以作为排查的依据，一个是正向切换率太低的小区；二是切换次数异常的小区；三是必须结合站点实际所属的网络环境来进行判断，尽量减少无用功。4. 参考门限覆盖距离异常相关门限市区加权平均距离:小于200米，大于500米覆盖方向异常相关门限主瓣方向参考定义：180度，即源小区方位角顺逆时间各90度方向的小区，我们都认为是正向小区；正向切换率参考门限：小于40%每个地市的环境、站点密度不一致，其参考门限也不一致，建议各地市参考上述门限，可适当做相应修改七、 DT数据1. 概述通过DT测试数据，发现网络过覆盖、弱覆盖、扇区接反的问题不是难事，但绝对是繁杂的事。常规的方法是借助于路测分析软件，但目前路测分析软件多为单机版，而单机版受电脑速度影响，对数据分析深度不够，同时效率也比较低下。ACTIX、泰和佳通福建富通等公司均开发了服务器版本的路测后台工具。服务器版路测工具能内置各种分析算法，能快速处理海量数据，自动提供问题清单。但需要大量的资金投入。基于以上考虑，我们尝试开发自动发工具，从大量的DT测试数据中初步筛选疑似问题小区，再人工结合环境判断是否存在覆盖问题，以大提高工作效率，更快的发现网络问题，同时节省巨额资金投入。2. 数据源数据源为DT测试数据。路测数据最好是Scanner测试数据。因为GSM网一般采用PBGT切换，该算法是基于路径损耗的切换，PBGT切换的触发准则是邻近小区的路径损耗小于服务小区路径损耗一定的门限值并在一定的统计时间内满足P/N准则则触发PBGT切换。因此某小区不在主服务小区，出现在邻区测量中，并不代表它信号不强，只是不是最强。GSM手机用TEMS测试时显示最好六个邻区，当不足6个邻区时，显示测量到的所有邻区。 城区一般邻区数25个以上且站点密集，一般都能收到超过6个的小区信号，所以，利用SCANNER更能全面反映网络情况及更完整的发现网络覆盖问题。WCDMA网采用软切换，目前ACITIX后台也只能导出最强小区的电平质量图，而激活集中非主用小区、监视集、检测集的大量数据无法全面系统分析。 同样的，非BEST小区并不代表某路信号不强，只是根据判决规则比主服务小区弱些。因此全面分析激活集、监视集与检测集多路信号更能全面反映网络情况及更完整的发现的网络覆盖问题。3. 分析方法总体思路：将DT测试数据导成CSV格式并导入工具（工具由福州网优通过编写SQL，结合MAPINFO小工具而成），工具将自动导出评估表及每个小区路测图。工具总体架构：操作步骤：第一步：将DT数据整理，转换成TXT或CSV格式，具体要求如下：1：GSM网路测手机数据每个记录点一行，取出每个记录的时间、经纬度、BCCH频点、BSIC、主服务小区覆盖电平、覆盖质量、六路最强邻区各路的BCCH频点、BSIC、覆盖电平。2：WCDMA网路测手机数据每个记录点一行，取出每个记录的时间、经纬度、各路激活集、监视集、检测集的扰码PSC、RSCP、ECIO。取激活集中3路、监视集8路、检测集3路。第二步：取DT测试时的工参，确保G网工参BCCH、BSIC、W网PSC准确性及完整性。第三步：应用数据库工具，本试点使用Microsoft SQL Server2000数据库，根据G网同BCCH、BSIC，W网同PSC的最近距离的原则，判决出所有路测数据的小区号，根据设定的原则，整理好过覆盖、弱覆盖及反向覆盖的数据，合成一张表导出清单供人工筛选，如下表所示第四步：在SQL数据库中用循环语句将每个小区路测的数据生成一张表。用ACCESS数据库通过ODBC对接SQL数据库，取出每个小区一张表的路测数据。用MAPINFO自编插件对接ACCESS数据库，用循环语句按小区生成GSM网Rxlev、WCDMA网RSCP、 ECIO路测图。查看时输入小区号，使用自编MAPINFO插件自动展现每小区路测图，如下图所示，左边为W网RSCP图、右边为G网RXLEV。图例如下所示：WCDMA RSCPWCDMA ECIO红色: RSCP <=-100红色: ECIO <=-16橙色: -100 <RSCP <=-90橙色: -16 <ECIO <=-14黄色: -90 <RSCP<=-85黄色: -14 <ECIO<=-12蓝色: -85 <RSCP<=-75蓝色: -12 <ECIO<=-10深绿: -75 <RSCP<=-65深绿: -10 <ECIO<=-8绿色: -65 <RSCP绿色: -8 <ECIOGSM 接收电平红色: 接收电平<=-100橙色: -100<接收电平<=-90黄色: -90<接收电平<=-85蓝色: -85<接收电平<=-75深绿: -75<接收电平<=-65绿色: -65<接收电平4. 参考门限过覆盖：市区站间距在400米左右，因此取500米做为过覆盖门限，使用超门限占比与平均覆盖距离两项共同判决。超门限的占比：保留2G电平大于-90db的点数，取超过500米点的占比，取TOPN，分析2G过覆盖；保留3G电平大于-95db的点，取超过500米点的占比，取TOPN，分析3G过覆盖。平均覆盖距离：2G电平大于-90db的点留下，取平均距离，即该小区平均覆盖距离；3G RSCP大于-95db的点留下，取平均距离，即该小区平均覆盖距离。取TOPN看平均覆盖距离是否过覆盖。弱覆盖：低于200米内平均电平，升序排列，再筛选出低于200米比例超过30%的小区。反向覆盖：保留2G电平大于-90db的测试点，留下3G电平大于-95db的点，方位角内180度内占比算正向覆盖率， 100米内的点均计算为正向覆盖。取TOPN时，路测点数偏少的可先不考虑，一般取所有小区平均路测点数以上的小区优先处理。每个地市的环境、站点密度不一致，其参考门限也不一致，建议各地市参考上述门限，可适当做相应修改八、 MR数据1. 概述通过分析2/3G的MR数据，筛选上行平均接收电平过低或下行平均接收电平过低、TA值过大的小区，做为疑似问题小区。对每个疑似小区进行细致分析是否存在天馈问题。 2. 数据源数据来源于MR，可从网优平台获取。3. 分析方法提取MR数据的上下行接收平均电平和TA等值，GSM提取一周上下行接收平均电平小于-90dbm的采样点比例，以及TA值大于1的采样点比例；WCDMA提取一周上下行接收平均电平小于-95dbm的采样点比例，对电平采样点比例高或TA采样点比例低的作为络侧问题小区，提取出的TOPN小区，与现场测试结果进行对比分析，查看MR结果是否对天馈问题具有指导作用。4. 参考门限因试点筛选的小区较少，且所筛选的小区当中，发现问题比例偏低，且每个地市的环境、站点密度不一致，其参考门限也不一致，建议各地市自己把握门限。九、 PCHR数据1. 概述当3G用户在进行通话时，会有进行软切换的可能，在软切换前，系统会先给用户发送一条测量控制消息，告诉用户要对网络测量哪些消息，用户收到该消息后会按系统指示进行测量，同时当满足一定条件时（如满足切换要求的1A事件等）会上报测量报告，我们重点分析用户基于满足1A事件所上报的同频测量报告，1A事件指的是一个主导频信道进入报告范围，表示一个小区的质量已经接近最好小区或者活动集质量，这时用户会上报给系统一条测量报告，这条测量报告里包含了当前使用导频、系统下发的邻区导频质量及其它一些未在邻区的导频质量，我们重点分析的就是手机用户上报的测量报告里一些未在邻区的导频，通过这些导频质量与主导频的对比来定位网络问题,如邻区漏配、小区过覆盖问题。2. 数据源当用户上报测量报告给系统后，在RNC会生成呼叫历史记录，华为称为PCHR记录，RNC可以把所有用户上传的测量报告存在PCHR记录里，华为的NASTAR工具可以解析PCHR中的测量报告，分析小区可能存在的隐性问题。同样的，XX、贝尔也有类似收集测量报告的工具和解析、分析测量报告的工具。3. 分析方法第一：提取至少一周的PCHR数据（或者XX、贝尔相应的数据），根据厂家工具（如Nastar）和邻区漏配算法，筛选出邻区漏配的结果；第二：人工通过MapInfor或者GoogleEarth检查这份结果中两两小区是否需要配置，筛选出距离过远而不应该配置邻区的两两小区；第三：将上述结果对照相应小区的DT测试数据、经验判断小区是否过覆盖；针对判断为过覆盖的小区，建议上站勘察并优化。4. 参考门限无相关门限。依据前期厦门经验，按此方法筛选出10个邻区漏配问题，其中有5个属于过覆盖导致误判邻区漏配，需要优化。4个属于邻区漏配；1个地市边界问题。具体如下斩图所示：
