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简介：这份文档面向电信运营商网络维护人员、无线通信工程师及移动通信系统科研工作者，聚焦5G网络运维中信道质量指示（CQI）优良率偏低的实际问题。以上饶市篁岭景区两处物理站点为案例，完整呈现从告警核查、MR覆盖与TA距离分析，到辅同步信号RE功率偏移调整的排查与优化路径，最终将CQI优良率提升至98%左右，可作为景区及类似场景5G网络覆盖与信道质量调优的实操参考。资源包内含1个docx文档，压缩包约193KB，内容按问题描述、分析优化过程、参数调整等模块组织，结构清晰，便于对照排查思路与参数配置方法。目前已有193人学习下载，适合希望掌握CQI质差定位与功率偏移调优技巧的从业者参考借鉴。

1. 景区 5G 网络 CQI 质差排查：从 94.72% 到 98.02% 的优化实录

景区 5G 网络最怕什么？不是没信号，而是信号看着满格、用户刷视频却转圈。上饶市篁岭景区就遇到了这个典型问题：两个物理站点连续一周 CQI 优良率只有 95.82% 和 94.72%，后台无告警、设备无故障，但用户感知就是上不去。CQI 是信道质量指示，由 UE 测量上报，直接反映下行信道质量，也是 5G 网络优化中覆盖类考核的核心指标。这份案例完整记录了从指标监控、MR 覆盖核查、TA 距离分析到功率偏移调整的全过程，最终把 CQI 优良率拉到 98% 以上。适合无线网优工程师、电信运营商维护人员，以及正在处理景区、场馆等高话务场景 CQI 质差的从业者参考。

2. CQI 指标定义与质差根因定位：先搞懂分子分母再动手

2.1 CQI 优良率的统计口径与调制方式映射

动手优化之前，必须先把指标定义吃透，否则调了参数也不知道指标为什么动。案例中 5G CQI 优良率的定义是：统计时段内，gNB 小区内 UE 上报的“4-bit CQI Table 表下 CQI 大于等于 10 的次数”与“4-bit CQI Table2 表下 CQI 大于等于 7 的次数”之和，占整个 CQI 上报数量的比例。注意这里有两张表，Table1 对应 64QAM 及以下，Table2 对应 256QAM，阈值不同但都指向“信道质量足够好”。

CQI 与 PDSCH 调制方式的对应关系是理解优化方向的钥匙。编码方式越高（QPSK < 16QAM < 64QAM < 256QAM），对信道条件要求越苛刻。CQI 值低意味着 UE 反馈的信道质量差，gNodeB 只能选择低阶调制和较小的下行数据块，用户速率自然上不去。常见做法是：先确认 CQI 低是全局性还是边缘性，再判断是覆盖问题、干扰问题还是参数配置问题。

2.2 告警核查与 MR 覆盖分析：排除硬故障，锁定弱覆盖

优化第一步永远是查告警。案例中两个站点“婺源县江湾篁岭停车场”和“婺源县江湾篁岭山背”均无告警，说明问题不在硬件故障，而在无线环境或参数配置。这一步很关键——如果存在驻波、通道异常等告警，先处理告警再谈优化，否则后面所有调整都是白费。

第二步是 MR 覆盖核查。提取 3 月 15 日至 22 日的 MR 采样点数据，网元 7243444 的覆盖率（>-108dBm 采样点占比）为 90.72%，网元 7243492 为 91.31%。这个数字看起来不低，但景区场景下用户分布集中、业务需求高，90% 出头的覆盖率意味着仍有近一成采样点处于弱覆盖状态，这些边缘用户上报的低 CQI 值会把整体优良率拉下来。

# 常见 MR 覆盖率提取思路（以网管平台为例） # 1. 筛选目标网元 ID 和时间范围 # 2. 提取 RSRP 采样点分布 # 3. 计算 >-108dBm 采样点占比 # 4. 按天汇总，观察趋势 # 伪代码逻辑 for each 网元 in [7243444, 7243492]: 采样点 = query_mr_data(网元, start_date, end_date) 弱覆盖点 = filter(采样点, RSRP < -108) 覆盖率 = (总采样点 - 弱覆盖点) / 总采样点 print(f"{网元} 覆盖率: {覆盖率:.2%}")

逻辑说明：MR 数据是 UE 上报的测量报告，反映真实无线环境。参数上重点关注 RSRP 门限（案例用 -108dBm）和采样点数量，采样点太少会导致覆盖率失真。失败时先检查 MR 开关是否开启、采样周期是否配置正确。

2.3 TA 距离核查：覆盖过远是 CQI 差的隐形推手

TA（时间提前量）核查是容易被忽略但极其关键的一步。案例中网元 7243444 的 TA 大于 800 米占比均值 13.66%，网元 7243492 更是达到 17.93%。这意味着近两成接入用户距离基站超过 800 米，属于典型的覆盖过远。

覆盖过远为什么会导致 CQI 差？因为远距离用户信号衰减大，UE 测量到的下行信道质量自然差，上报的 CQI 值偏低。更麻烦的是，这些边缘用户会占用调度资源，拉低整个小区的 CQI 优良率。景区场景尤其容易出现这个问题——基站建在停车场或山背，游客分散在广阔区域，信号覆盖半径被拉得很大。

提示：TA 大于 800 米占比超过 10% 就应引起警惕，超过 15% 基本可以判定存在覆盖过远问题。常见做法是结合 MR 弱覆盖比例一起看，两者同时偏高时，优先考虑调整下倾角或功率参数。

3. 功率偏移调整实操：辅同步信号 RE 功率相对 CSI-RS 偏移怎么改

3.1 为什么选功率偏移而不是调天线下倾角

定位到弱覆盖和覆盖过远后，常规思路是调天线下倾角或方位角。但景区场景有特殊性：站点位于停车场和山背，天面调整施工难度大、周期长，而且景区对景观要求高，不一定允许随意改动天面。案例选择了一条更轻量的路径——调整辅同步信号（SSS）的 RE 功率相对于 CSI-RS 的功率偏移。

这个参数的作用是：根据信号接收距离和其他相关因素，决定 CSI-RS 的发送功率。把辅同步信号的 RE 功率相对于 CSI-RS 的功率偏移从 0dB 调整为 3dB，相当于增强了下行参考信号的功率，让 UE 在相同位置能测量到更好的信道质量，从而上报更高的 CQI 值。这不是“造假”，而是通过功率配置优化，让信道质量指示更准确地反映实际可用的下行传输能力。

常见做法是：先确认站点无告警、MR 覆盖和 TA 指标已提取，再评估天面调整可行性。如果天面调整受限或周期太长，功率偏移调整是值得优先尝试的手段。

3.2 参数修改步骤与网管操作路径

参数修改本身不复杂，关键是改之前确认清楚当前值、改之后观察指标走势。以下是案例中的操作逻辑：

# 参数调整操作流程（以常见网管平台为例） # 1. 登录网管，定位目标小区 # 2. 查询当前“辅同步信号 RE 功率相对于 CSI-RS 的功率偏移”值 # 3. 从 0dB 修改为 3dB # 4. 提交修改，确认生效 # 5. 观察 7 天指标走势 # 参数查询与修改伪代码 小区列表 = [7243444, 7243492] for 小区 in 小区列表: 当前值 = query_param(小区, "sss_RE_power_offset_csi_rs") print(f"小区 {小区} 当前偏移值: {当前值}dB") if 当前值 == 0: modify_param(小区, "sss_RE_power_offset_csi_rs", 3) print(f"小区 {小区} 已修改为 3dB") else: print(f"小区 {小区} 当前值非 0，需评估后再调整")

逻辑说明：参数名在不同设备商可能略有差异，但核心含义一致——控制辅同步信号 RE 功率相对于 CSI-RS 的偏移量。调整幅度一般以 1dB 为步长，案例直接调到 3dB 是因为景区场景对覆盖增强需求明确。修改后必须观察至少 3-7 天，排除单日波动干扰。

参数说明：该参数影响的是下行参考信号的功率分配，调整过大可能导致功率超限或邻区干扰，所以不要盲目往高了调。常见边界是 0-3dB，超过 3dB 需要评估整机功率和邻区影响。

3.3 优化效果验证：指标提升与走势分析

调整后观察 3 月 23 日至 29 日共 7 天指标：网元 7243444 的 CQI 优良率从 95.82% 提升至 98.15%，网元 7243492 从 94.72% 提升至 98.02%。两个站点均提升约 2-3 个百分点，改善明显。

从走势看，修改前指标在 93%-96% 之间波动，修改后稳定在 97%-99% 区间，说明调整效果具有持续性，不是单日偶然。验证时要注意：排除节假日、天气等外部因素干扰，最好对比同时段其他未调整站点的指标走势，确认提升确实来自参数调整。

4. 避坑与常见问题排查：CQI 优化路上容易翻车的几个点

4.1 现象：改了功率偏移但 CQI 没变化

原因：参数未真正生效，或问题根因不在功率配置。常见情况是网管提交后未同步到基站，或者小区处于闭塞状态。另一种可能是弱覆盖太严重，3dB 偏移不足以弥补路损。

解决：修改后先在网管确认参数已同步，再检查小区状态是否正常。如果指标纹丝不动，回退参数，重新核查 MR 覆盖和 TA，考虑天面调整或新增站点。

4.2 现象：CQI 提升了但用户速率没改善

原因：CQI 只是信道质量指示，实际速率还受调度策略、资源分配、核心网带宽等因素影响。如果 CQI 提升但速率不变，说明瓶颈不在无线侧。

解决：联合排查上行速率、调度次数、PRB 利用率等指标。常见做法是先用 Speedtest 或专业测试软件验证端到端速率，再分段定位。

4.3 现象：调整后邻区 CQI 反而恶化

原因：功率偏移调整增大了本小区下行功率，可能对邻区造成干扰，尤其是同频邻区。景区站点密集时更容易出现。

解决：调整前先核查邻区关系，调整后同步观察邻区 CQI 和 RSRP。如果邻区恶化，考虑降低调整幅度或优化邻区参数。

4.4 现象：TA 大于 800 米占比高但 MR 覆盖率正常

原因：MR 覆盖率统计的是采样点占比，TA 反映的是接入用户距离分布。两者统计维度不同，可能出现覆盖率正常但远距离用户多的情况。

解决：不要只看单一指标。常见做法是 MR 覆盖率、TA 距离、CQI 优良率三者联合分析，任何一项异常都要深挖。

4.5 现象：参数修改后指标短期提升又回落

原因：可能是外部环境变化（如景区游客量波动、天气变化），也可能是参数调整触发了其他机制的补偿效应。

解决：观察周期拉长到 7-14 天，排除短期波动。如果指标回落，回退参数重新分析，不要盲目继续加功率。

5. 从单站优化到场景化调优：CQI 提升的进阶思路

单站 CQI 优化只是起点，景区场景的真正难点在于用户分布随游客流动而变化。篁岭景区的案例给了一个可复用的思路：先通过 MR 和 TA 把覆盖问题量化，再用功率偏移这类轻量参数快速验证，最后根据指标走势决定是否深入调整。这套流程不只适用于景区，场馆、交通枢纽、商圈等高话务场景同样可以参考。

进阶用法上，我一般会做三件事。第一，建立 CQI 质差小区清单，按周更新，优先处理连续多天低于阈值的站点。第二，把 MR 覆盖率、TA 距离、CQI 优良率做成联动看板，任何一项触发门限就自动派单核查。第三，参数调整前先做仿真或小范围试点，确认无邻区干扰再批量推广。

验证方法上，除了看网管指标，建议用实测数据交叉验证。比如在景区入口、观景台、停车场分别做定点测试，记录 RSRP、SINR、CQI 和下载速率，对比调整前后的实际感知。网管指标提升但实测无改善的情况并不少见，多一层验证就少一次翻车。

血泪经验是：不要一上来就调功率。先查告警、再看覆盖、最后动参数，顺序错了很容易白忙一场。还有一点，景区场景的优化窗口期很短，旅游旺季前必须完成调整和验证，否则游客一多，指标波动根本分不清是参数问题还是容量问题。

从那以后我每次处理 CQI 质差，都强制走一遍“告警→MR→TA→参数→验证”的流程，不跳步、不凭感觉。希望帮到你。

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