数据采集与网络拓扑分析
中国移动通过基站日志系统采集实时网络数据，构建三维覆盖模型。关键数据维度包括：
- 基站位置与辐射范围
- 用户终端信号强度采样
- 网络流量时空分布
地理信息与信号强度映射
结合GIS地理信息系统，将信号测量数据与地形数据进行叠加分析。典型地理影响因素：
- 建筑物高度与密度
- 自然地形起伏度
- 交通网络分布特征
用户投诉数据关联分析
客服系统记录的投诉信息与网络质量数据建立关联模型，通过机器学习算法识别潜在盲区：
| 指标 | 权重 |
|---|---|
| 重复投诉次数 | 35% |
| 信号中断时长 | 30% |
| 业务影响等级 | 25% |
动态覆盖热力图生成
基于多源数据融合生成实时覆盖热力图，系统自动标注信号强度低于-110dBm的区域，并标注潜在干扰源位置。
盲区优化策略实施
根据覆盖分析结果制定三级优化方案：
- 一级盲区：部署微型基站
- 二级盲区：调整天线倾角
- 三级盲区：优化传输参数
通过多维度数据融合与智能分析，中国移动构建的宽带联接图能有效识别98.7%的潜在覆盖盲区，优化响应速度提升40%，显著改善用户体验。
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