電子信息工程通信技術(shù)通信技術(shù)員實習(xí)報告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX公司通信技術(shù)員崗位實習(xí)，參與5G基站優(yōu)化項目。通過部署跟調(diào)20個基站，完成信號強度測試覆蓋率達98%，定位誤差控制在5米內(nèi)。核心工作包括使用MATLAB仿真分析不同頻段干擾模型，優(yōu)化天線方位角提升覆蓋率至92%；應(yīng)用Python腳本處理傳輸數(shù)據(jù)，生成日均10份網(wǎng)絡(luò)性能報告，故障定位效率提升30%。掌握射頻參數(shù)調(diào)試流程，提煉出“信號強度干擾源傳輸損耗”三步分析法。驗證了課堂學(xué)習(xí)的信道編碼理論在實際信號優(yōu)化中的有效性，量化了數(shù)字調(diào)制方式對傳輸速率的影響。二、實習(xí)內(nèi)容及過程2023年7月1日入職，在通信技術(shù)員崗位，跟著團隊做5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。主要任務(wù)是基站現(xiàn)場勘查和參數(shù)調(diào)優(yōu)。實習(xí)初期，跟著師傅去了15個站點，記錄下行/uplinkSINR、CQI這些指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)幾個區(qū)域信號覆蓋弱。比如7月10日處理的工業(yè)園區(qū)，原覆蓋模型預(yù)測RSRP10dB，實測只有95dB，定位到是建筑遮擋導(dǎo)致。通過調(diào)整天線仰角5度，結(jié)合載波聚合技術(shù)，覆蓋率提升到92%，客戶投訴減少了60%。后期獨立處理傳輸故障，學(xué)用Wireshark抓包分析。7月25日遇到一個光路中斷問題，發(fā)現(xiàn)是熔纖盤接頭松動，用OTDR回測損耗突然增加8.5dB，重新熔接后指標(biāo)恢復(fù)正常。這段經(jīng)歷讓我明白故障排查不能只看表面，要結(jié)合路測數(shù)據(jù)。還參與編寫了3份優(yōu)化報告，用Python處理數(shù)據(jù)生成熱力圖，可視化效果比Excel直觀多了。困難是初期不熟參數(shù)標(biāo)準，一次調(diào)站時把功率設(shè)高了，導(dǎo)致同頻干擾嚴重。師傅教我用路測儀實時監(jiān)測頻譜，對比理論值調(diào)回參數(shù)?，F(xiàn)在看指標(biāo)值心里有譜多了。崗位挑戰(zhàn)是有些老舊小區(qū)信號盲點，預(yù)算有限沒法大規(guī)模改造，只能嘗試智能天線調(diào)整，效果一般但學(xué)到了折中方案。收獲是掌握了從路測到優(yōu)化的完整流程，把課堂的信道編碼理論用在了現(xiàn)場。比如看SIR變化就能判斷干擾源方向。最大的轉(zhuǎn)變是意識到實際工作比課本復(fù)雜，要靈活結(jié)合多種技術(shù)手段。職業(yè)規(guī)劃上，我更想往網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方向發(fā)展，這個崗位讓我清楚自己的短板，比如對射頻器件原理理解還不夠深，得接著學(xué)。實習(xí)單位培訓(xùn)偏理論，實操機會少，有時候分配任務(wù)沒說清背景，得自己問好幾遍。建議多搞些模擬演練，比如用虛擬仿真平臺做故障場景。崗位匹配度還行，但希望能接觸更多核心項目，現(xiàn)在的工作更偏向執(zhí)行層面。三、總結(jié)與體會這8周，從7月1日到8月31日，跟著團隊跑現(xiàn)場、看數(shù)據(jù)，感覺跟課本里的通信技術(shù)拉近了。以前覺得SIR、CQI只是公式，現(xiàn)在明白低緯度怎么直接影響用戶體驗，比如7月15日處理的那個小區(qū)，調(diào)高天線3度，SIR提升5%，打電話卡頓的投訴直接降了70%。這讓我真切感受到技術(shù)落地不是空談，每一項優(yōu)化都跟人的感受直接掛鉤。實習(xí)最大的收獲是學(xué)會了怎么用數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。寫優(yōu)化報告時，對比了3種不同算法處理路測數(shù)據(jù)的效果，用Python畫的干擾熱力圖比單純說指標(biāo)值直觀多了。這讓我意識到，以后學(xué)東西不能只滿足知道理論，得琢磨怎么用工具解決實際問題。職業(yè)規(guī)劃上，這次經(jīng)歷堅定了我往網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方向的決心，因為發(fā)現(xiàn)自己挺喜歡這種動手又動腦的工作。但我也清楚，現(xiàn)在對射頻器件的原理理解還淺，接下來打算系統(tǒng)補課，看看能不能拿下那個高級電工證，為后續(xù)求職加把勁。行業(yè)里5G好像快普及了，但覆蓋均勻、體驗穩(wěn)定還是大問題。這次看到的很多挑戰(zhàn)，比如高樓間的信號衰減、不同廠商設(shè)備間的兼容性，感覺都是未來幾年需要攻克的坎。我挺看好AI賦能網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的方向，雖然實習(xí)沒接觸到，但感覺用機器學(xué)習(xí)分析海量路測數(shù)據(jù)，肯定能找到更省力的辦法。心態(tài)上最大的變化是責(zé)任感明顯增強了。以前做實驗犯錯頂多重做，現(xiàn)在知道一個參數(shù)設(shè)置不當(dāng)可能影響一片區(qū)域的用戶，壓力確實大，但也更認真了。這段經(jīng)歷讓我明白，從學(xué)生到職場人，不僅是換了個地方，更是多了份對結(jié)果負責(zé)的心。四、致謝在XX公司實習(xí)的8周里，得到不少幫助。帶我的師傅，還有一起工作的同事，帶我熟悉流程，解答了不少現(xiàn)場遇到的問題，比如初期對RSRP和SINR