L900基站对深度覆盖和广度覆盖有着较大的提升作用,但网络中仍存在着低效能和覆盖不合理小区。本文通过对覆盖城市道路和居民区场景的基站小区进行自动化场景匹配,并结合众筹数据、DT/CQT数据、机器学习栅格预测速率数据、SpeedTest数据和业务数据等多维度数据进行分析,筛选出覆盖场景不合理小区进行功能解耦,调整这些小区到更需要的场景,以达到提升低效能小区利用率、节约设备投资成本的目的。
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