负责某省5G/4G网络核心区域（商圈、交通枢纽、高校）的性能优化，主导解决高价值用户感知痛点，推动网络关键指标（如5G PDCP层速率、4G接入成功率）提升，协同工程团队完成新站簇优化及存量站点精细调优。

• 主导某地市核心商圈5G网络质量提升项目，通过鼎立DT测试仪采集120公里道路级数据，结合MCOMS网管系统分析用户投诉TOP3问题（速率低、切换失败、弱覆盖），定位到3处AAU方位角偏移及2个邻区漏配问题；调整7个站点下倾角（范围3°~8°）、优化20个邻区关系，实现商圈RSRP≥-110dBm覆盖从89%提升至95%，5G PDCP层平均速率从800Mbps提升至920Mbps，用户速率投诉量环比下降65%。
• 针对高铁场景切换频繁掉话问题，使用TEMS路测采集京沪高铁某段50公里数据，发现25个切换失败点均由A3事件门限不合理（原-6dB过晚触发）及邻区优先级配置错误导致；联合华为督导重新配置A3门限（-8dB）、调整邻区切换优先级，同步优化4/5G互操作策略（5G到4G回落门限从-105dBm提前至-108dBm），使高铁掉话率从0.8%降至0.3%，切换成功率稳定在98.5%以上。
• 推动自动化优化工具落地，基于Python开发KPI异常预警脚本（集成LMT接口实时拉取基站性能数据），设置RSRP<-115dBm、PRB利用率>80%等12项阈值，将问题发现时效从24小时缩短至2小时内；上线后团队月均处理问题量提升40%，关键指标波动响应速度获省公司通报表扬。
• 支撑5G三期新站簇优化，负责15个新建站点的单站验证（测试速率、覆盖、接入）及3个簇的精细化优化，通过NPO平台分析话务分布，调整6个站点功率配置（从43dBm提升至46dBm），解决簇内边缘覆盖不足问题；最终簇内平均RSRP提升4dBm，用户感知优良率从82%提升至91%。

聚焦某省内4G LTE网络容量与覆盖均衡优化，重点解决高负载区域（校园、工业园区）的用户拥塞问题，协同规划团队完成5G基站开通前的4G打底网验证。

• 牵头某县级市4G网络容量提升工程，通过华为iMaster NCE-CNO分析发现10个高负载小区（PRB利用率长期>75%），结合话务模型预测（忙时用户数峰值1200人/小区），制定“载波扩容+参数调优”方案：新增20MHz频点扩容5个小区，调整剩余5个小区的A2/A3事件门限（提前触发负载均衡），使忙时PRB利用率均值降至55%，用户平均下载速率从28Mbps提升至35Mbps，拥塞投诉量下降70%。
• 处理高校场景信号波动问题，针对学生集中区域（图书馆、教学楼）的SINR<5dB投诉，使用扫频仪（Anritsu S331D）检测发现外部干扰（非法私装直放站）；协调无委部门定位拆除3台非法设备，同步调整受影响基站的天馈方位角（偏移5°~10°），使区域内SINR≥10dB占比从60%提升至85%，4G接入成功率从98.2%提升至99.5%。
• 完成100个5G新建站的4G打底网验证，制定“覆盖达标率+容量冗余度”双维度标准：要求4G RSRP≥-110dBm覆盖≥97%、单站忙时PRB利用率≤65%；通过路测+网管数据交叉验证，发现12个站点存在覆盖空洞、8个站点负载过高，推动工程团队补装天线支架、调整邻区关系，确保5G开通后4G网络承接能力满足初期分流需求。

协助完成4G/5G网络日常路测、优化报告输出及基础问题定位，参与基站开通后的单站验证，支撑团队完成KPI指标监控与基础优化。

• 负责市区主干道（总长80公里）的4G/5G联合路测，使用鼎立CQT测试仪采集RSRP、SINR、下载速率等12项指标，日均输出2份测试报告；标注弱覆盖点（RSRP<-115dBm）56处、干扰点（SINR<5dB）23处，协助团队完成32个站点的天馈调整（方位角±5°、下倾角±2°），使测试路段弱覆盖率从18%降至7%。
• 参与用户投诉闭环处理，学习使用LMT工具提取基站日志，配合定位2起因天馈接反导致的单站掉话问题（表现为特定区域用户无法接通）；协同工程队重新布放馈线并校准，使涉及基站的掉话率从1.2%降至0.4%，相关投诉清零。
• 搭建部门优化案例库，整理近1年典型问题（如邻区漏配、参数配置错误）及解决方案，按场景分类（城区、郊区、交通干线）录入知识库；上线后新人问题定位效率提升20%，团队被省公司评为“标准化优化团队”。

京雄城际高铁5G专网超高速移动性优化与容量扩容项目

• 京雄城际作为连接京津冀的交通干线，时速350km/h的运行场景下，原4G专网暴露切换频繁（每3-5秒一次）、下载速率波动大（峰值不足80Mbps）、早晚通勤高峰单车厢用户平均速率低于10Mbps的痛点。项目目标是为运营商重构5G专网，实现切换成功率≥99.99%、峰值速率≥300Mbps、高峰时段单车厢用户平均速率≥20Mbps，我作为高级工程师主导全流程技术方案设计与落地。
• 项目核心挑战包括：①超高速移动下传统静态邻区规划无法适配列车快速切换需求；②350km/h时速引发1.1kHz多普勒频移，超出终端常规解调能力导致信号误码；③高峰时段用户集中接入引发基站容量拥塞。技术工具上，我使用华为LMT基站调试工具定位信号质量问题，通过Keysight E7515B矢量信号分析仪验证频偏影响，结合NS3仿真平台模拟列车移动场景下的网络行为。
• 针对邻区问题，我设计了「动态自适应邻区调整算法」——基于列车GPS位置实时预测下一个小区覆盖边界，提前500ms触发邻区切换指令，将切换延迟从120ms压缩至40ms以内；针对多普勒频移，优化基站接收滤波器带宽至15MHz，并推动终端侧集成「基于FFT的实时频偏补偿算法」，将误码率从10^-3降至10^-5；容量层面，部署「用户级动态资源调度机制」，根据用户位置和业务类型（视频/语音/数据）动态分配PRB资源，优先保障高优先级业务。
• 项目交付后，切换成功率提升至99.995%，峰值速率达350Mbps，高峰单车厢用户平均速率25Mbps，超额完成目标。运营商用户投诉率下降85%，项目成为雄安新区5G智慧出行示范案例。我的核心贡献是主导算法设计与仿真验证，协调运营商、设备厂商完成站点改造，全程把控技术落地质量，最终成果支撑了高铁5G专网的规模化复制。

某省会城市5G核心网UPF下沉与本地流量分流优化项目

• 某省会原5G核心网UPF集中在市中心机房，导致郊区及开发区用户业务延迟高（视频通话延迟≥80ms）、本地流量需回传至中心机房造成带宽浪费（占比约40%）。项目目标是部署区县下沉式UPF，实现本地流量分流率≥70%、边缘用户延迟≤40ms，我作为系统工程师负责架构设计与工程落地。
• 项目难点在于：①UPF下沉需解决跨机房的GTP-U信令同步一致性；②如何精准识别本地流量并实现智能路由；③不同厂商UPF设备的互操作兼容性问题。技术上，我依托中兴MME/UPF管理平台搭建信令同步通道，使用思博伦Spirent TestCenter模拟10万用户流量验证路由策略，同时基于ONAP开源框架实现跨厂商UPF的接口适配。
• 我的核心行动包括：①设计「分级UPF架构」——区县机房部署轻量级虚拟化UPF（基于OpenStack），中心机房保留核心UPF，通过自定义信令网关实现GTP-U信令的双向同步；②开发「流量本地识别引擎」，基于IP五元组+应用层协议（HTTP/RTSP）特征库，实现本地流量的精准识别与自动路由；③推动运营商完成3个厂商UPF设备的配置标准化，解决了互操作中的N4接口兼容问题。
• 项目落地后，UPF下沉至12个区县机房，本地流量分流率达78%，边缘用户延迟降低至32ms，支撑了当地汽车厂5G+MEC生产线的实时控制需求（延迟满足≤50ms的工业标准）。运营商回传带宽成本下降约30%，我个人主导了架构设计与流量引擎开发，协调完成网络改造与验收，为后续5G核心网边缘化演进积累了实践经验。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。