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简介：这是一份中兴5G网络优化进阶资料，面向从事5G规划、优化与运维的工程师。内容系统梳理了网络质量差小区的三类判定标准、根因聚类分析与对应优化方案，并重点讲解驻留比与流量分流比的提升策略，包括互操作参数协同、AAU功率重耕、权值优化及异常终端处理等。资料后半部分还汇总了GNSS接收机故障、光模块不可用、天馈驻波比异常等典型告警信息，便于日常监控与排障对照。资源共1个docx文档，大小967KB，结构紧凑、偏实战指南风格。目前已有341人学习下载，适合需要系统掌握质差小区治理、5G驻留比与分流比优化思路的网优技术人员。

1. 一屏幕质差小区背后：这份5G高级资料在讲什么

我拿到一份设备商出的5G高级资料的时候，正被一屏幕质差小区指标折腾得头疼。每天早上的动作几乎一样：登录平台拉前一天的质差清单，然后一封邮件转给外场核实。看得多了才发现，“质差”这词儿并没有字面上那么吓人——它不等于用户投诉信号差，而是一套有明确判定标准、能逐层拆解的业务指标结果。这份资料把5G质差小区框得很清楚：低接入、高掉线、低速率三类，判定标准硬到能直接放进周报考核，后面还跟着根因聚类、驻留比提升、分流比归因和一大串告警代码，基本把质差小区从“发现”到“闭环”的路径全摊开了。适合正在被质差指标追着跑的网优工程师，也适合刚上手5G优化、想搞懂门限和指标联动关系的新人。

2. 质差小区判定与根因：三把尺子、聚类打标签和告警清单

2.1 三类质差的判定标准与用户感知

刚开始我也困惑为什么要分三类。理由其实很简单，这三类背后对应的用户感知和优化手段完全不同。低接入是用户“连不上”，高掉线是用户“连上了又被掐掉”，低速率是用户“待得住但跑不快”。三类问题的排查路径几乎不重合：接入问题要往前台RRC建立、随机接入和拥塞去看；掉线问题要看切换失败、干扰和故障告警；速率问题要看调度、负荷、信道质量和传输配置。如果你拿一个“低速率质差小区”去按“接入成功率”排查，大概率空手而归，时间全耗在无效动作上。

资料里给出的判定标准非常硬：

这里提一下“复合算法”。它一般指把接入或掉线过程中多个环节（信令建立、上下文建立、承载建立等）组合计算出的指标，而不是只看某一条计数器。好处是能避免单一环节波动把整体指标带偏，排查时也更贴近用户真实体感。我习惯把这三把尺子先套在小区上做初筛，再进入根因定位，而不是直接看原始计数器。

2.2 用聚类分析给质差小区打标签：五种根因的筛选顺序

资料里归纳的质差根因主要是故障、覆盖、干扰、负荷、邻区漏配、参数配置不合理。这六类在现网里不是平均出现的，很多时候多个问题叠加在一起。所谓聚类分析，其实就是把一批质差小区拉到一起，按根因维度打标签，再看哪个标签占比最高、哪几个标签经常同时出现。听起来有点玄，落到操作上就是一套固定筛选动作，我一般按“先故障后覆盖，先干扰后参数”的顺序走：

1. 先跑告警查询，看有没有严重告警（GNSS故障、单板过温、RRU链路断这类），有就先处理故障，别动参数。
2. 再看MR覆盖统计，区分是弱覆盖（RSRP偏低占比高）还是信号不弱但质量差。
3. 接着查干扰指标，上行干扰电平、下行PRB干扰噪声比，判断是否存在系统内或系统间干扰。
4. 然后看小区负荷和用户数，判断忙时拥塞是否导致接入失败和速率恶化。
5. 最后才检查邻区关系和参数配置，邻区漏配通常会在切换失败指标里暴露，参数问题往往紧跟某个版本变更或批量操作之后出现。

这套顺序我吃过亏后才固定下来。早期看到一个质差小区就直接改参数，结果有些小区是光模块故障导致的掉线，参数调完故障还在，指标照样差。后来养成习惯，先拿告警清单过一遍，再决定动什么。聚类打标签的真正价值就在这里——它逼着你按数据走，而不是凭感觉猜。

2.3 告警清单：故障类质差的第一现场

资料附了一张告警清单，我缩成最常用的版本，完整清单建议直接查资料原表。这些告警对5G网络的杀伤力差别很大：系统时钟不可用和GNSS接收机故障是典型的同步类问题，5G尤其是TDD制式对时间同步极其敏感，GNSS失锁后基站间时隙可能错位，直接表现就是干扰抬升和掉线率飙升；光模块不可用、光口链路故障、PB链路断通常指向传输侧，影响的是数据回传；天馈驻波比异常则是天馈系统进水、接头松动或天线损坏的典型信号，功率发不出去，覆盖自然缩水。

我拿到一个质差小区，第一件事就是拿这张表去对告警。很多时候问题不在参数，而在某个被挂起很久的“次要”告警上。比如光纤接错，纠错成本比改参数低得多，效果却立竿见影；但如果你只盯着KPI分析，不查告警，这类问题能跟你捉迷藏捉一整天。

3. 驻留比优化：互操作门限联动、权值试点与异常终端剔除

3.1 互操作参数优化：从A2/A5门限到语音数据优先级解耦

驻留比低，说白了就是5G终端在5G网络里待的时间不够长、不够多。资料里给出的手段包括站点建设、AAU功率重耕、互操作参数协同优化、天馈合理化、权值优化和异常终端版本升级。其中互操作参数是见效最快但也最容易翻车的一环，它本质上是调整4G/5G之间的移动性策略，让用户“更容易留在5G，更晚回落到4G”。

做这一块先要清楚两个基础事件：A2事件是“服务小区质量低于门限”，通常用来触发异系统测量；A5事件是“服务小区低于门限1且目标小区高于门限2”，用于异系统切换或重定向的判决。调整互操作参数，主要就是动这两类门限的数值。资料里的策略按5G到4G和4G到5G两个方向分开描述，整理成表是这样：

“语音和数据回落优先级解耦”值得展开。语音用户对连续性和接通时延更敏感，所以语音业务优先走Fast Return流程快速返回5G；数据业务可以容忍稍慢的返回，用正常重定向流程就行。如果两者混在一起处理，很容易出现“语音用户回5G慢导致呼叫建立时长增加”的投诉。资料里特意强调互操作优化要符合集团的参数规范，同时兼顾MR覆盖率、接通、掉线等关键KPI的协同优化，这句话说白了就是：别为了驻留比把其他指标全带崩了。我实际操作时都会分阶段下调门限，每轮只调1-2dB，观察24小时的MR覆盖率和掉线率变化，再决定是否继续，绝不一把到位。

3.2 权值优化与天馈整改：从默认场景到场景6试点

除了参数，物理部署也是驻留比低的重要原因。弱覆盖和深度覆盖不足是驻留比低的第一大原因，很多情况下并不是没建站，而是天线波束没对准需要覆盖的区域。资料里提到现网默认权值是“默认场景”，对应水平波宽105°、垂直波宽60°，这个配置适合普通宏站，但遇到狭长街道、高层小区或者大型场馆时，它要么覆盖过散、要么能量过于集中。权值优化的做法是先选一片驻留比明显偏低的区域做试点，对比不同权值场景的效果。资料里的试点结论是场景6对驻留比提升效果相对较好。

不同权值场景的本质区别是水平波宽和垂直波宽的组合变化：

• 默认场景（水平105°/垂直60°）：通用配置，适合目标较分散的宏站。
• 窄水平波宽场景：能量更集中，能打得更远，适合干道覆盖和靶向增强，但要同步核查邻区是否出现覆盖空洞。
• 宽垂直波宽场景：适合高层楼宇覆盖，但容易抬升对邻区的干扰底噪。

权值这东西有时候靠玄学，但参数本身是可查的，水平波宽、垂直波宽、倾角都是软件层面的配置。天馈合理化优化则更偏硬件手段：调整方位角、下倾角、挂高，甚至更换天线型号。它和权值优化的关系是，一个动硬件，一个动软件化参数。我在现场的习惯是，先查工参确认设计目标，再结合MR覆盖渲染图看“有没有信号但方向打歪了”，如果方向没问题再看权值。切忌一上来就调权值，否则等于在天馈方向已经打歪的情况下，精确地把错误放大了。

3.3 异常终端治理：规则剔除与版本升级要并行

驻留比不高，不见得全是网络问题，也可能是终端拖后腿。资料里给了一条非常实用的规则：针对终端数大于1000、驻留比低于50%的终端，省内考核予以剔除。直白点说，如果某款机型在现网有相当大的保有量，却大量驻留在4G，它会把所在网格的驻留比指标“平均”得很惨，掩盖网络真实水平。

但剔除不只是为了让考核好看，目的是把问题显性化：先通过规则排除异常终端对指标的干扰，再推动终端版本升级解决根因。实际工作中常见的异常终端有两类：一类是老款双模终端，SA开关默认关闭，需要用户手动打开；另一类是某批次终端推送了有问题的SA版本，导致大量用户无法正常接入5G，统计上就表现为驻留比低于50%。对于后者，平台可以直接按TAC和IMEI特征识别出具体型号，推动终端厂商升级，而不是急急忙忙去改网络参数。

资料里还提到互操作参数优化要“考虑老款终端影响”，这在工程实操里对应一个很典型的场景：4G到5G的空闲态重选功能如果打开，部分老款终端支持不好，可能频繁重选、耗电增加甚至脱网。所以在现网还大量存在老款机型的阶段，很多人会选择暂时不开空闲态重选，让用户通过业务态返回5G，这就是资料里4-5策略说的“空闲态重选功能暂未打开，用户只能通过业务态返回5G网络”的来由。

4. 分流比排查避坑：四类归因、三个翻车现场与倒流分析

4.1 “有网络无用户”：终端开关、套餐与误操作问题

分流比和驻留比是一对兄弟指标，分流比看的是5G流量占总流量的比例，它约等于5G终端占比、5G开关打开比例、5G覆盖率、单用户DOU等多个因素的乘积。资料里用“有网络无用户”来概括第一类原因：网络已经覆盖到位，但用户侧不配合。

具体拆开看，常见原因有这么几类：

• 区域内5G有效终端数量和占比较低，用户手里还是4G手机。
• 用户担心流量费用、套餐限制或者终端耗电，习惯性关闭5G功能开关。
• 用户不会操作或误操作，把5G开关关了，或者误开了“省电模式”。
• 终端版本与网络制式不匹配，比如没推送SA版本，或者SA开关默认关闭。

这些原因靠改参数基本无效，需要靠市场策略、终端推送和应用引导配合。我能做的是从平台侧把“5G终端但长时间无5G流量”的用户识别出来，按终端型号和区域汇总，把数据给到市场口做精准推送。注意别把这些用户直接当成网络问题处理，否则参数改半天，指标纹丝不动。

4.2 “有用户无网络”到“有用户有网络”：覆盖、驻留和调度效率逐层定位

第二类原因是“有用户无网络”：用户手里是5G终端、也打开了5G开关，但所在区域没有5G覆盖，或者覆盖不连续、深度不足。资料里总结的原因包括：站点规划不合理、5G小区故障或告警、天馈及波束待优化、异厂家边界NCGI配置问题、4/5G网间移动性策略及参数配置问题。

“异厂家边界NCGI问题”听起来偏门，实际影响很大。不同厂家之间如果5G小区的NCGI配置不一致，终端在跨厂家边界区域无法正确识别目标小区，轻则切换失败，重则终端一直驻留在4G，根本进不了5G。排查方法就是把边界区域的小区配置导出来逐一比对，重点看PLMN、NR Cell ID和gNB ID是否一致。这类问题靠参数调不出来，只能靠配置核查。

再往下是第三类“有用户有网络”：终端和网络同时满足要求，但驻留时长低、用户产生流量小，分流效果不理想。常见原因包括4/5G互操作参数不合理、邻区漏配影响驻留时长，以及边缘用户感知差、调度效率偏低、用户行为习惯待培养。这类问题已经有了一点“用户感知优化”的味道，参数调整之外还要看调度策略和业务模型。至于第四类“无用户无网络”，属于规划层面的课题，网络应根据需求发展趋势做精准规划、适当提前建设，用网络促进终端发展，端网协同。做规划时可以参考4G负荷和倒流情况来评估建站优先级，这样至少不会让5G站点建成后继续当“空转资源”。

4.3 三条避坑记录：参数、权值、剔除规则都翻过车

以下三条来自实际处理质差和分流比时踩过的坑，按“现象→原因→解决”的顺序写：

坑1：互操作门限一次性下调过多，驻留比确实上去了，掉线率跟着跳高。现象：原以为门限越低用户越容易留在5G，结果第二天掉线率从1.6%涨到2.4%，MR覆盖率也往下掉。原因：5G边缘区域信号本身不干净，门限调太低后，大量用户在信号很弱时仍不切回4G，业务质量恶化，掉线自然增加。解决：回退门限到中间档，改为每轮下调2dB，每轮观察至少24小时，并设定硬底线：只要掉线率超过2%，立刻回退到上一版参数。

坑2：给某片驻留比低的区域做权值优化，波束收窄后邻区侧指标变差。现象：试点区域驻留比提升明显，但相邻小区开始出现低接入和乒乓切换。原因：权值调整只考虑了目标区域覆盖，没同步核查相邻小区的重叠覆盖度。波束收窄后，原本两个小区共同覆盖的区域变成“单小区强覆盖+另一小区弱信号”，终端容易反复触发切换或重定向。解决：权值优化必须和邻区优化同步做，调整后补一轮RF优化，更新重叠覆盖区域的控制信道功率和邻区偏置表。从那以后我再也不单独做权值调整。

坑3：按“终端数>1000、驻留比<50%”的规则剔除异常终端时，误伤了某款新机型。现象：某款新机型在现网铺开之后，驻留比指标走向两个极端，同一款机型在部分区域正常，在另一区域被判定为异常终端而剔除。原因：终端版本本身没问题，是某片区域4G锚点配置不合理，导致这款终端在特定基站下无法完成到5G的重选或重定向，统计上表现为驻留比低。解决：把剔除规则从“按全网终端维度”细化到“按终端+区域+基站”维度，先定位区域级原因，确认不是网络问题后再考虑终端版本。规则是死的，指标背后的故事是活的。

4.4 零流量、低流量、高倒流：三类现场优化排查路径

除了质差小区本身，资料还给了三类现场优化动作：零流量分析、低流量分析、高倒流分析。这三类场景的排查侧重完全不同：

• 零流量小区：先确认是基站故障、无用户还是用户极少，如果是长期零流量且周边覆盖可以由其他站补上，可以评估是否拆迁补忙。
• 低流量小区：重点排查干扰、故障、弱覆盖、用户少四类原因，通常和质差小区清单高度重合。
• 高倒流小区：指用户在5G覆盖区域却大量回落到4G产生流量。资料里列的原因非常全，包括4/5G覆盖不一致、5G干扰、5G弱覆盖、5G小区功率未满配、5G质差小区、故障处理、天馈核查、节能、邻区优化、有4无5等。

高倒流是目前最值得优先处理的一类，因为在有5G网络的地方用户却用4G流量，等于网络投资没变现。排查时我一般先把“有4无5”的区域筛出来，也就是有4G覆盖且产生高流量、但周边没有5G小区或5G覆盖很弱的区域，再逐个匹配低流量和质差小区清单。原因很简单，很多高倒流小区同时也是低速率或高掉线小区，根因重合度很高，一次排查能同时拆掉多个指标问题。

5. HDOA做RF优化：先叠一次倒流-负荷-覆盖三层筛选

平时做RF优化最怕的就是“哪儿都差、不知道先动哪儿”。设备商平台里的HDOA模块（平台里叫高倒流优化分析）就是用来干这个的，它能直接输出小区级高倒流排名，但如果你拿到TOP清单就开始调天线，那又回到“盲调”的老路上。我一般会强制走一遍三层叠加筛选，再决定动哪里。

第一层，筛选高倒流TOP小区。门限可以设为倒流流量占比高于30%、且倒流流量绝对值进入全网前20%，保证筛出来的是“既严重又有优化价值”的小区。第二层，叠加MR覆盖率图层，把倒流小区分成两类：弱覆盖型和覆盖正常型。弱覆盖型的思路是补覆盖，调整方位角、下倾角或权值；覆盖正常型则要回头匹配质差原因，大概率落在干扰、故障或参数上。第三层，把弱覆盖型倒流小区按簇合并，同一条街道、同一个宏站覆盖范围内的点位打包成一个RF优化个案，再下发外场，避免针对单个小区零敲碎打。

验证也有技巧。RF优化完成后，先看两个指标：高倒流流量绝对值是否下降，5G分流比是否提升。如果倒流降了但分流比没动，说明流量被“压掉”了而不是被“引导”到5G了，要回头检查是不是出现了新的覆盖空洞。这个场景我遇到过一次，一个簇倒流指标很漂亮，但整片区域流量也掉了将近20%，后来查下来是权值收得太窄，边缘用户直接从“用4G”变成了“没网用”，教训相当深刻。

我后来每次做这类RF优化，都会强制先走一遍刚说的“倒流-负荷-覆盖”三层叠加筛选，再决定动哪里。参数可以回退，天线调歪了要重新爬塔，这个先后顺序省下的全是时间和油钱。这份资料的完整门限表和告警清单很长，建议直接下载备查，排查的时候翻一翻，比临时翻指标手册快得多。希望帮到你。

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