立体化网络结构优化方法探索
神经网络模型中的网络结构优化与训练教程
神经网络模型中的网络结构优化与训练教程神经网络模型是计算机科学领域中一种重要的机器学习方法，具有强大的数据处理和模式识别能力。
在构建神经网络模型时，选择合适的网络结构和进行有效的训练是十分关键的步骤。
本文将介绍神经网络模型中的网络结构优化与训练的教程，帮助读者了解如何优化网络结构和进行有效的训练。
1. 网络结构优化神经网络模型的网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。
优化网络结构可以提高模型的性能和泛化能力。
下面将介绍几种常用的网络结构优化方法。
1.1 激活函数选择激活函数可以引入非线性变换，在神经网络中起到关键作用。
常用的激活函数有Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数等。
在选择激活函数时，需要根据具体的任务需求和数据特点进行选择。
1.2 隐藏层数与神经元个数隐藏层数和神经元个数是网络结构中的重要参数。
增加隐藏层数可以提高网络的表达能力，但也会增加模型的复杂度。
神经元个数的选择要根据数据集的大小和复杂度进行调整，避免过拟合或欠拟合。
1.3 正则化正则化是一种常用的提高模型泛化能力的方法。
常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。
通过加入正则化项，可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。
1.4 DropoutDropout是一种常用的正则化技术，可以在训练过程中随机地使一部分神经元失活。
这样可以减少神经元之间的依赖关系，增强模型的泛化能力。
2. 训练方法2.1 数据预处理在进行神经网络模型的训练之前，需要对原始数据进行预处理。
常见的预处理方法包括数据归一化、特征缩放和数据平衡等。
数据预处理可以提高训练的效果和模型的稳定性。
2.2 损失函数选择神经网络模型的训练过程中需要选择合适的损失函数。
根据任务的性质，常见的损失函数有均方误差损失函数、交叉熵损失函数和对比损失函数等。
选择合适的损失函数可以使模型更好地拟合数据。
2.3 批量梯度下降法批量梯度下降法是一种常用的训练方法，通过迭代更新模型参数来最小化损失函数。
电脑网络拓扑结构优化提高网络传输效率和可靠性的方法
电脑网络拓扑结构优化提高网络传输效率和可靠性的方法在如今高度信息化的社会中，电脑网络拓扑结构的优化变得尤为重要。
一个高效可靠的网络传输系统，对于企业、学校、机构乃至个人用户而言，都是至关重要的。
在这篇文章中，我将为大家介绍一些有效的方法，以优化电脑网络拓扑结构，提高网络传输效率和可靠性。
一、层次化拓扑结构层次化拓扑结构是当前最为常见和可行的电脑网络拓扑结构之一。
它将网络节点按层次进行分组，形成一个层级结构。
通常情况下，较大的局域网会被分割成多个较小的子网，不同子网之间通过路由器进行连接。
这种拓扑结构既能够提高网络的可靠性，又能够降低网络传输的延迟，使得数据的传输更加高效。
二、星型拓扑结构星型拓扑结构是一种非常常见且易于实施的拓扑结构。
它的特点是所有设备都与一个中心节点（通常是交换机）相连接，形成一个星形的结构。
这种拓扑结构具有较好的可扩展性和管理性，当网络中某个设备发生故障时，不会影响到其他设备的正常工作。
星型拓扑结构还能够提供更稳定的网络连接，减少信号干扰，提高网络传输效率和可靠性。
三、环形拓扑结构环形拓扑结构将网络节点按环形连接，形成一个闭合的结构。
这种拓扑结构具有较好的容错性和可扩展性，当网络中某个节点发生故障时，数据仍然可以通过其他路径进行传输。
同时，环形拓扑结构还可以利用链路的并行传输能力，提高网络的传输效率，使得大容量数据的传输更为高效可靠。
四、树形拓扑结构树形拓扑结构是一种将多个星型拓扑结构通过路由器相连形成的拓扑结构。
它的特点是能够灵活地扩展和管理网络，并且提供了多种路径选择。
当网络中某个分支发生故障时，不会影响到整个网络的正常工作。
五、网状拓扑结构网状拓扑结构是一种将所有网络节点都相互连接的拓扑结构。
这种拓扑结构具有最高的可靠性和容错性，当网络中某个节点或链路发生故障时，数据仍然可以通过其他路径传输。
然而，由于所有节点都需要与其他节点进行连接，网状拓扑结构的成本相对较高。
六、冗余路径和备份设备除了优化拓扑结构之外，冗余路径和备份设备也是提高网络传输效率和可靠性的重要方法。
大型复杂网络的建模与优化技术综述
大型复杂网络的建模与优化技术综述随着信息时代的快速发展，大型复杂网络在各个领域得到了广泛应用。
从社交网络到交通网络，从互联网到生物网络，复杂网络的建模和优化技术对于解决现实世界的问题至关重要。
本文将对大型复杂网络的建模和优化技术进行综述，从网络模型的基本理论开始，到各种优化方法的应用，力求给读者提供全面和深入的了解。
首先，我们来讨论大型复杂网络模型的基本理论。
网络模型是描述复杂网络的基础，其中最经典的是无标度网络模型和小世界网络模型。
无标度网络模型指出了复杂网络中节点度数的幂律分布特性，其重要性得到广泛认可。
小世界网络模型则揭示了复杂网络中短路径长度和高聚集性的特点，这对于信息传递和网络动力学的研究至关重要。
除了无标度网络和小世界网络，其他模型，如随机网络、分层网络和加权网络等也在不同场景中得到广泛应用。
接着，我们将探讨大型复杂网络的优化方法。
优化技术是改善网络性能和效率的关键手段。
在网络流量优化方面，基于网络流和图论的算法得到了广泛应用。
例如最小费用流算法和最大流算法等，通过合理规划网络路由和资源分配，优化网络中的流量分布，提高网络的性能和稳定性。
在网络拓扑优化方面，通过节点的添加、删除和布局等策略，可以改善网络的鲁棒性、可靠性和效率。
网络布线优化方法则通过合理规划网络节点之间的物理连接，最大限度地减少网络的延迟和损耗。
此外，还有一些进化算法和智能优化算法被应用于大型复杂网络的优化，如遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等，这些算法在网络优化问题中展现了出色的性能。
此外，社交网络的兴起给大型复杂网络的建模和优化带来了新的挑战。
社交网络中人际关系的复杂性和动态性使得建模和优化变得更加复杂。
为了更好地理解和预测社交网络中的行为和信息传播，研究者提出了各种新的模型和算法。
例如，社交网络中的信息传播模型考虑了个体的影响力、社区结构和信息扩散路径等因素。
通过利用这些模型和算法，我们可以更好地理解社交网络的特性，并通过优化策略来提高信息传播的效率和影响力。
网络架构优化分析
网络架构优化分析1. 引言随着企业业务的不断发展和扩张，网络架构的优化变得越来越重要。
一个高效、稳定的网络架构能够确保业务流程的顺畅，降低运营成本，提高企业的竞争力。
本文档将为您详细介绍网络架构优化分析的方法和步骤。
2. 网络架构现状分析在优化网络架构之前，首先需要了解当前网络的现状。
包括网络的拓扑结构、设备配置、带宽利用率、性能指标等方面。
可以通过网络监测工具和设备日志来收集这些信息。
3. 网络性能评估根据收集到的网络现状信息，进行网络性能评估。
评估内容包括：- 带宽利用率：分析网络带宽的使用情况，找出瓶颈所在。
- 延迟和抖动：评估数据传输的实时性和稳定性。
- 数据丢失率：分析网络数据传输的可靠性。
- 设备负载：了解网络设备的运行状态，评估其性能瓶颈。
4. 网络架构优化方案根据网络性能评估结果，提出网络架构优化方案。
优化方案可以包括以下几个方面：- 优化网络拓扑：调整网络拓扑结构，提高网络的可扩展性和可靠性。
- 设备升级：替换性能较低的网络设备，提高网络整体性能。
- 带宽优化：调整带宽分配策略，提高带宽利用率。
- 网络协议优化：优化网络协议设置，提高数据传输效率。
- 网络安全优化：加强网络安全措施，防止网络攻击和数据泄露。
5. 实施方案及时间表为了确保网络架构优化方案的顺利实施，需要制定详细的实施方案和时间表。
实施方案应包括以下内容：- 项目名称：明确项目目标。
- 实施步骤：详细描述每个实施步骤，包括工作内容、责任人和预期成果。
- 时间表：制定项目实施的时间节点和进度要求。
6. 风险评估与应对措施在网络架构优化过程中，可能会遇到一些风险和挑战。
应对措施包括：- 技术风险：评估技术实施过程中可能出现的问题，提前准备解决方案。
- 业务影响：评估优化过程中对业务运营的影响，制定业务continuity计划。
- 人员培训：加强人员培训，提高团队的技术水平和实施能力。
7. 项目监控与评估在网络架构优化项目实施过程中，需要进行持续的监控和评估。
多维度立体化化学知识网络的建构
多维度立体化化学知识网络的建构摘要随着新课程改革的发展，高中化学的教学要求越来越高。
为了加强高中化学的发展，为了加强高中生学习化学的效率，我们应该从学生掌握化学的基础知识来做起，在课堂上为学生梳理好知识网络的结构，运用多维度立体化的化学知识网络来为学生构建出一个清晰的框架，使学生可以更加清晰明了和直观的了解到所学化学的结构。
本篇文章主要是从多维度立体化化学知识网络的建构的现状来出发，并且探讨多维度立体化化学知识网络的建构的好处。
关键字：多维立体、知识网络、框架；引言在当前新课程改革强势发展的背景下，高中化学课程的改革已经是一个非常重要的手段，老师在课堂上传授知识的过程中，通过给学生从多维立体的角度来构建化学的基本知识，将化学繁杂琐碎的知识串联在一起，变成一个整体，使学生更加清晰地掌握，从而达到提高课堂效率，最终使高中生化学的成绩逐步提高的目的。
一、多维度立体化化学知识网络的建构现状化学学科是专门对各种物质的化学结构、组成以及相互变化等过程进行科学研究的一门技术学科，而普通高中化学学科是我国学生进入化学本科学习的一个开端,其最主要的教学特点则在于是化学概念表述较多且过于复杂抽象，物质结构变化过程中的化学反应之间关系较为复杂，知识点多。
正是因为我国高中化学专业具有这些新的特点，为了能够让高中学生教师能够更好地深入学习、掌握及学会灵活运用高中化学专业知识,建构我国高中化学专业知识资源网络建设是非常重要的。
高中化学基础知识整合网络的整体构建，即是将化学知识点综合利用各种点、线、面的组合方式对其进行有序的交叉结合，从而逐步构建发展出一张完整的化学知识整合网络。
高中化学专业知识信息网络的建构，为了能够将其中的化学知识内容组织化及信息结构化，首先要将各化学知识点之间可能存在的各种关联性能够找清楚出来，并能够找到各化学知识点所在相对应的化学知识信息板块，以便在高中建构化学知识信息网络链的过程中能够寻找整个知识链的内在联系。
学校网络优化措施有哪些
学校网络优化措施有哪些随着科技的不断发展，学校网络已经成为学生和教师日常学习和教学的重要工具。
然而，由于网络使用的增加和学校网络设备的老化，学校网络出现了一些问题，如网速慢、信号不稳定等。
为了解决这些问题，学校需要进行网络优化措施。
本文将探讨一些学校网络优化的措施，帮助学校提高网络性能，提升教学和学习效果。
一、更新网络设备。
学校网络设备的老化是导致网络问题的主要原因之一。
老化的路由器、交换机和无线接入点会影响网络的稳定性和速度。
因此，学校需要定期更新网络设备，以确保网络的正常运行。
新的网络设备不仅能提供更快的网速，还能支持更多的设备连接，提高网络的稳定性。
二、增加带宽。
随着学校网络使用的增加，原有的带宽可能已经无法满足学校的需求。
因此，学校可以考虑增加带宽来提高网络速度。
增加带宽可以让更多的用户同时使用网络，减少网络拥堵，提高网络的响应速度。
三、优化网络布局。
学校的网络布局也会影响网络的性能。
合理的网络布局可以减少信号干扰，提高网络覆盖范围和稳定性。
学校可以通过重新规划网络设备的位置，调整无线信号的频道等方式来优化网络布局，提高网络的覆盖范围和稳定性。
四、加强网络安全。
网络安全是学校网络优化的重要方面。
学校需要加强网络安全意识，定期更新防火墙和杀毒软件，加强对网络设备的管理和监控，防止网络遭受黑客攻击和病毒侵袭。
只有保障网络的安全，学校网络才能更好地为师生服务。
五、提供网络管理系统。
学校可以考虑引入网络管理系统来对网络设备进行监控和管理。
网络管理系统可以实时监测网络设备的运行状态，提供故障诊断和报警功能，帮助学校及时发现和解决网络问题，保障网络的稳定运行。
六、加强师生网络素养培训。
除了技术层面的优化措施，学校还需要加强师生的网络素养培训。
师生需要了解如何正确使用网络设备，如何保护个人隐私和网络安全，如何有效搜索和利用网络资源等。
只有提高师生的网络素养，学校网络才能更好地为教学和学习服务。
七、定期进行网络检测和维护。
网络拓扑结构的动态调整与优化
网络拓扑结构的动态调整与优化网络拓扑结构指的是互联网或计算机网络中不同设备之间的连接关系以及其物理或逻辑布局。
随着互联网和计算机网络的快速发展，网络拓扑结构的动态调整与优化变得越来越重要。
本文将讨论网络拓扑结构的概念、动态调整与优化的意义以及相关的方法和策略。
一、网络拓扑结构的概念网络拓扑结构是一个关键的概念，它决定着网络中设备之间的通信路径和连接方式。
常见的网络拓扑结构包括总线型、环型、星型、树型、网状型等。
每种拓扑结构都有其优缺点，如总线型适用于小规模网络，而树型适用于大规模网络等。
拓扑结构的选择对于网络性能、可伸缩性和可靠性等方面有着深远的影响。
二、网络拓扑结构的动态调整随着网络的规模扩大和需求的变化，网络拓扑结构需要进行动态调整。
动态调整网络拓扑结构可以提高网络的性能、减少故障影响、提供更好的服务质量等。
在动态调整过程中，需要考虑网络设备的添加、删除、移动以及链路的调整等因素。
常见的动态调整方法包括重连、扩展、收缩、迁移等。
1. 重连：当网络拓扑发生变化时，可以通过重新连接网络设备来调整拓扑结构。
重连可以使得网络设备重新加入网络，或者改变设备之间的连接方式，以适应新的需求。
2. 扩展：随着网络规模的扩大，可能需要添加新的设备以满足增长的需求。
扩展网络拓扑结构可以通过添加新的设备或增加链路来实现，以提供更多的带宽和更好的服务。
3. 收缩：当网络规模减小或某些设备不再需要时，可以对网络拓扑结构进行收缩。
收缩可以通过删除设备或减少链路来实现，以节省资源和降低维护成本。
4. 迁移：当网络设备需要搬迁或调整位置时，可以通过迁移设备来调整拓扑结构。
迁移可以使得设备更加合理地分布在网络中，以提高网络性能和可靠性。
三、网络拓扑结构优化的意义对网络拓扑结构进行优化可以改善网络的性能、提高用户体验以及降低成本。
通过动态调整拓扑结构，可以实现以下目标：1. 提高性能：通过合理的拓扑结构设计和优化，可以减少传输延迟、提高网络带宽利用率和增强传输效率，从而提高网络性能。
如何进行有效的网络架构规划与优化
如何进行有效的网络架构规划与优化网络架构规划与优化是确保网络系统高效运行的重要环节，它关乎着组织的信息流畅性和业务的顺利进行。
本文将从规划和优化两个方面讨论如何进行有效的网络架构规划与优化。
一、网络架构规划网络架构规划是指在组织内部，对网络系统进行整体设计和布局，确保其能够满足组织的业务需求。
以下是进行网络架构规划的几个关键步骤：1. 了解业务需求首先，我们需要全面了解组织的业务需求，包括数据传输量、用户数量、访问模式等等。
只有清楚了解了业务需求，才能建立起合适的网络架构。
2. 制定网络拓扑结构网络拓扑结构决定了网络的布线方式和连接方式。
对于小型组织，可以选择星型或总线型拓扑结构；对于大型组织，可以选择树状、网状或混合拓扑结构。
在制定网络拓扑结构时，需要考虑到组织内部的办公环境和布线条件。
3. 选择网络设备根据业务需求和网络拓扑结构，选择合适的网络设备，如路由器、交换机、防火墙等。
在选择网络设备时，要考虑设备的性能、可靠性、扩展性和兼容性等因素。
4. 划分网络子网根据组织的业务需求和安全要求，将网络划分为不同的子网。
每个子网可以设置独立的IP地址段和子网掩码，以实现对不同部门或区域的管理和控制。
5. 配置网络安全策略网络安全是网络架构规划中不可忽视的重要环节。
合理配置网络安全策略，如访问权限控制、数据加密、入侵检测等，可以有效保护组织的信息安全。
二、网络架构优化网络架构优化是在网络系统已经建立的基础上，针对网络性能和效率方面的问题，对网络进行调整和改进。
以下是进行网络架构优化的几个关键步骤：1. 监测网络性能通过使用网络监测工具，全面监测网络的性能指标，包括带宽利用率、延迟、丢包率等。
准确了解网络的性能状况，可以为后续的优化工作提供依据。
2. 优化网络拓扑根据网络性能监测的结果，对网络拓扑进行调整和改进。
可以通过增加带宽、调整设备位置、优化网络布线等方式提升网络的性能。
3. 优化网络设备配置合理配置网络设备的参数和选项，如路由器的路由策略、交换机的VLAN设置等，可以提高网络的性能和稳定性。
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上行的网络结构优化是在上下行协同的立体网络结构优化，针对用户分布进行的细化调整，宗旨是让网络匹配用户。
发现问题的手段
以终端发射功率、 到邻区路损为基础
解决问题的方法
优化思路的宗旨
结构微调
方法1：方位角、下倾角调整
下行干扰矩阵
以RSRP、RS SINR为基础
下行干扰矩阵
Description of the contents 方法2：天线位置、高度整改
干扰大类
干扰原因 友商干扰 异系统窄带干扰
已处理小区 数 112 135 127
待处理小区数 57 33 0
处理措施 协调友商联合整治处理。 协调干扰源单位联合整治处理。
处理进 度
第一大类：基础干 扰
部队通讯信号干扰
香港5M方波干扰
下行结构相关 第二大类：上行结 构干扰 上行结构相关
0
418 568
UE 1 PHR：2dB
高干扰小区B
Cell B RSRP：-103dBm
Cell A
Cell B
理论推导(考虑了终端功率+用户分布+MR覆盖+小区功率)： 服务小区A下的终端发射功率：Tx power≈(23-PHR) 终端达到高干扰小区 B的路损 PL≈ Rs pwr-Cell B RSRP, 则服务小区A的终端对于高干扰小区B的上行干扰量 Na≈(23-PHR)-(Rs pwr-Cell B RSRP); 服务小区A的所有终端对于高干扰小区B的上行干扰量=∑Na 而高干扰小区B相邻的所有小区下终端对于高干扰小区B的上 行干扰量N=∑Na+∑Na+∑Na+∑Na+… 其中： PHR：MR.LteScPHR，终端的发射功率余量， PHR的上报是 一个层二的测量（统计量，需要一个周期10s）； CellB RSRP：干扰小区作为邻小区的MR测量报告； Rs pwr：小区的Rs功率配置。
C17网格平均NI值
35000 30000 25000 20000 15000 10000 5000 0
业务量和覆盖率
29216 90.00% 87.78% 88.00% 86.00% 84.00% 2484 年初 3467 现在 上下行流量(GB) 覆盖率 82.00% 80.00%
23445
87.29%
对邻小区干扰
用户数、业务量
第一大类：基础干扰 第二大类：用户激增导致的上行结构干扰
6
一、对LTE网络上行干扰的认识
二、上半年基础干扰整治进展
三、立体化网络结构优化方法探索
7 7
上半年基础干扰整治概述
上半年深圳一方面整点整治外部干扰，另一方面也通过下行网络结构分析，实施过覆盖重叠覆 盖优化降低高干扰小区数量。
且自身也被影响，跟进分析并完成215个网内干扰小区的射频优化方案实施，优化后，整体干扰小区的干 扰电平下降1.2dbm。
13
控制重叠覆盖，降低系统内干扰
福田南片区通过控制重叠覆盖、降低边缘用户，合理分配D/E/F频段的用户占比进行网内干扰 整治。
调整前后，总体指标保持平稳，其中，干扰降低近0.49dBm，高倒流略有改善，无线接通率和切换成功率
网络匹配用户 载波负荷合理
结构大调
Description of the contents 方法3：站点搬迁、合并
终端发射功率 合理 终端分布合理
Description of 方法4：载波扩容、新增小站 the contents
19
构建上行干扰矩阵评估网络上行结构
服务小区A
Cell A RSRP：-100dBm
12
整治过覆盖小区，降低系统内干扰
前期通过过覆盖小区调整来降低网内干扰，取得一定效果，但适用范围有限。
调整前后干扰指标变化
20 1.67 0 -20 -40 -60 -80 -100 -120 -109.19 -110.37 调整前 调整后 1.45
干扰电平均值
干扰系数
调整假定“网内高干扰且TA>600米采样点占比超过10%的小区”为疑似过覆盖小区，影响到网络结构，
系统内干扰小区呈上升趋势：虽然通过下行分析实施过覆盖、重叠覆盖优化，解决了大量系统
内干扰，但容量层D频段高干扰小区比例仍然在上升，绝对数量已经超过F频段。
8
外部干扰整治-友商干扰
由于深圳各运营商站点密度都较大，加之友商设备、天线隔离度等原因，友商干扰是深圳最主 要的外部干扰源况。针对这一情况，前期整理了相关情况，发函至友商公司，商请进行干扰联合整 治。上半年共计协调处理27个友商干扰源，影响112个小区。
立体化网络结构优化方法探索
广东公司 2016年9月
1
一、对LTE网络上行干扰的认识
二、上半年基础干扰整治进展
三、立体化网络结构优化方法探索
2 2
全网系统内干扰分析
将深圳网内干扰小区的干扰电平和分布投影到地图，发现网内干扰小区与用户分布区域基本吻合。
网 内 干 扰 干 扰 电 平 分 布 图
深圳市自系统干扰小区热力图
对重叠覆盖严重的区域，尝试对A<->B、 A<->C、A<->D的切换频度进行排序分 析，优先将切换频度低于一定门限，且干 扰最严重的小区收缩其在重叠覆盖区域的 覆盖。
优化思路与方向 1、尝试收缩切换比例低的高干 扰小区覆盖 2、重叠覆盖、过覆盖地理化渲 染，直观辅助优化调整 3、试点Comp等干扰抑制特性 4、以下行重叠覆盖为优化目标， 对TOP簇进行 RF优化 5、对重叠覆盖严重、且用户分 布密集的高干扰小区，考虑异频 插花 17
解决方案 故障修复 设备拆除 频率调整 设备更换
处理干扰源个数 41 4 1 3
解决干扰小区数 41 25 38 31
LTE外部 干扰来源 多样化
10
外部干扰整治-部队通讯信号干扰
武警、部队驻深基地较多，因部队使用2.6G频段通信，部分频点与我司D1、D2频段出现重
叠，在深圳福田、龙华、南山均有成片小区受到干扰影响 ，受影响小区高达127个。
香港运营商频率使用表
FDD Band 8 EARFCN Band 8 Center Band 3 EARFCN Vendors (BW) Freq (BW) CMHK HKT (PCCW) HKT (CSL) Hutchison Smartone 3750 (5M) DL:955 UL:920 3610 (20M) 3610 (20M) DL:941 UL:906 DL:941 UL:906 1651 (5M) 1851 (10M) 1385 (20M) 1751 (10M) 1551 (10M)
上行特性3：上行能力差异 影响上行干扰 天线端口数量、天线型号、 站型差异都会导致切换带 内RSRP接近但是终端发 射功率差异大。
宏 站
微 站
灯 杆 站
在用户数激增的情况下，传统的采用下行覆盖情况评价上行干扰方法存在严重的局限性。
18
基于上行特性的立体化网络结构优化思路
上行干扰是多（区域）多（用户）对一（小区）的影响，问题的分析查找思路有别于下行，但本质上说针对
经过发函无线电管理局，并由深圳分公司领导 出面协调沟通，目前部队通信干扰问题已得到较 好解决。干扰解决后的小区各项性能指标均得到 大幅提升。
11
外部干扰整治-香港5M方波干扰
深圳边界区域受到自香港方的5M带宽的方波干扰情况较为普遍，已完成全部相关站点干扰定 位，并整理测试报告提交无委，申请深港协同排查定位干扰源。
-113.34 -113.96
年初
现在
最大用户数
C17网格TA占比
70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00%
UE TXPOWER
100.00% 80.00%
59.69%
59.14%
31.26%
31.86% 9.05%
60.00% 40.00%
均正常波动。
调整后E/D小区用户数增加，F用户数减少，E/D小区吸收了周边用户，起到了分流用户的效果。
14
上半年基础干扰及上行结构干扰整治进展
至8月底，通过基础干扰整治，共计减少1360个高干扰小区，其中外部干扰整治减少384个，
上下行结构优化调整减少986个。但同期因业务激增，新增290个高干扰小区。
RB
（颜色越红干扰越严重）
4
相同网络结构下业务量与干扰关系
挑选深圳C17网格分析，在网络结构、外部干扰无明显变化的情况下，由于用户数/业务量增长25%/40%，
小区平均NI值抬升0.46dB，高干扰小区增加11个。
重叠覆盖&过覆盖和高干扰
250 200 150 100 50 0 209 203 210 206 210 207 54 56 -112 -112.5 23 34 -113 -113.5 -114 -114.5 -115 年初 现在
三、立体化网络结构优化方法探索
16 16
前期通过下行分析上行干扰的优化思路
上半年深圳利用下行数据（过覆盖、重叠覆盖）进行干扰整治，取得了一定成果，但是随着业务量的增长， 容量层高干扰小区数量还在持续上升。
Cell A：-90dBm Cell B：-93dBm Cell C：-94dBm Cell D：-95dBm Cell A Cell B
116
213 1038
专项干扰排查处理团队进行干扰源 65.40 定位和协调关闭。 % 定位互调干扰来源，协调香港方面 解决。 下行结构优化。 上行结构优化。 35.40 %
计划年底前完成90%以上基础类干扰整治，完成60%以上上行结构干扰整治。
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一、对LTE网络上行干扰的认识