在 5G 网络高密度部署与 4/5G 协同运营的当下，PCI（物理小区标识）模 3 / 模 30 干扰已成为制约网络下行质量的关键瓶颈。相邻基站 PCI 模 30 值冲突时，终端易出现信号突变、速率骤降甚至掉话，而传统优化依赖人工逐站排查，面对密集城区基站往往陷入 “调整 - 复发” 的循环。如何让干扰优化从 “经验驱动” 转向 “数据智能”？“空天地数字孪生” 团队开发的 PCI 模 30 优化工具，以 USA 加州 AT&T 5G 基站实测数据为依托，通过大数据、GIS 与数字孪生技术融合，给出了高效解决方案。

行业痛点凸显，传统优化难以为继

当前电联 4/5G 网络混合部署场景中，干扰优化面临多重挑战：基站密集区域模 30 值复用冲突频发，人工排查需耗费大量人力成本；4G（PCI 范围 0-503）与 5G（PCI 范围 0-1007）网络参数差异大，跨制式优化适配复杂；干扰关系隐蔽，缺乏直观可视化手段导致定位滞后。以 USA 加州某城区为例，每平方公里部署 12 个 5G 基站，传统人工优化需 20 人天完成全量排查，且优化效果难以量化验证。

技术三重赋能，重构优化全流程

1. 大数据筑基：千万级数据秒级处理

工具支持导入包含基站 ID、经纬度、PCI、MR 采样点、干扰采样比例等多维度数据（如 USA 加州 AT&T 5G 基站数据），通过分布式计算框架实现 TB 级业务数据实时处理。自动校验数据完整性，关联基站工参、业务指标与干扰数据，构建完整数据底座，为干扰分析提供精准支撑。在加州 2000 + 基站数据测试中，数据校验准确率达 100%，处理效率较传统工具提升 10 倍。

2. GIS 可视化：干扰态势一图尽显

创新集成 WebGIS 引擎，基于基站经纬度数据构建数字孪生地图。通过红、黄、绿三色标注高、中、低干扰等级，点击基站图标即可弹窗查看 PCI 值、模 30 特征、干扰源小区及复用距离等关键信息。工程师可快速定位干扰重灾区，替代传统表格化分析，使干扰点定位时间从 2 小时缩短至 10 分钟。

3. AI 智能决策：精准生成优化方案

内置智能算法模型，支持自定义优化参数：可选择 “PCI 连续分配”“整站同频替换” 模式，设置模 3 / 模 30 约束条件、最大复用距离门限及 PCI 取值范围，适配 4/5G 不同网络需求。算法自动筛选可用 PCI 资源池，确保新分配 PCI 与邻区模 30 值无冲突，同时保留原模 3 特征避免切换异常。加州实测中，系统 30 分钟内即可生成 41 个冲突小区的优化方案，下行速率提升 21%。

轻量化 UI 设计，兼顾专业与便捷

工具采用 “数据处理 - 结果展示 - 日志追溯” 三段式 UI 布局，操作逻辑清晰易懂：

左侧数据区支持 CSV 格式一键导入，进度条实时反馈加载状态，适配网优工程师日常数据处理习惯；

中间表格区可直接编辑复用距离、PCI 范围等参数，修改后即时同步计算结果，支持 4G/5G 数据分类显示；

右侧日志区详细记录分析过程，从数据校验到方案生成的每一步均可追溯，确保优化决策可解释。

新增 “生成基站小区图层” 与 “在线 GIS 地图” 联动功能，既保留工参数据表的精准性，又通过空间可视化发现地形遮挡等隐性干扰，解决了传统工具 “重数据、轻场景” 的痛点。

加州实测验证，优化效率质的飞跃

以 USA 加州 AT&T 5G 基站数据为测试对象，工具展现出强大实战能力：

精准识别 23% 的超距干扰对（超出复用距离 2 公里以上），建议优先通过天馈调整替代 PCI 修改；

定位主城区为干扰重灾区，生成针对性优化策略，掉话率降低 27%；

全程自动化分析仅需 30 分钟，较传统人工优化（3-5 天）效率提升 60%，方案可直接导出执行。

技术赋能未来，网优走向智能闭环

核心算法，在于构建 “数据采集 - 空间分析 - 智能决策 - 方案落地” 的优化闭环：大数据技术挖掘干扰时空规律，GIS 实现网络场景数字孪生复刻，AI 算法提供最优配置方案。无论是电联 4/5G 混合网络的跨制式优化，还是密集城区的干扰精准治理，都能通过技术融合打破传统优化的局限。

随着 5G 毫米波部署与网络规模持续扩大，PCI 规划将面临更复杂的干扰环境。“空天地数字孪生” 团队始终以技术创新为核心，通过大数据、GIS 与 AI 的深度融合，让网优工作从 “人海战术” 走向 “智能计算”，助力通信网络实现 “可计算、可预测、可优化” 的精细化运营新范式。

5G 网络模 30 干扰何解？看 “空天地数字孪生 “如何精准破局，以USA加州基站数据实测。

展望未来，WebGIS、AI、大数据技术以将在移动通信 4G/5G 网络领域掀起一场波澜壮阔的变革。WebGIS 凭借强大的地理信息可视化能力，为邻区规划构建出精准直观的空间模型，让网络规划者能从全方位视角洞察网络布局。AI 的机器学习与深度学习算法不断精进，如同智慧大脑，对网络信号干扰、容量瓶颈及用户需求的动态变化了如指掌，实现邻区规划的实时自适应调整。大数据处理技术则像数据宝藏挖掘者，从海量网络数据中提炼出关键信息，为 AI 的智能决策筑牢根基。

大数据处理技术能够收集和整合海量的网络数据，包括基站信息、用户行为、信号强度等。通过对这些数据的深入分析，可以精准地描绘出网络业务的现状和用户需求的分布。

这一系列技术的深度融合，将全面革新 4G/5G 邻区规划流程，实现从规划到优化的全流程智能化。不仅显著提升邻区规划的效率与准确性，降低人工成本与出错率，更将全方位赋能通信网络的各个环节。从基站选址、网络优化到故障排查，均能实现资源的最优配置，助力构建高度自动化、智能化的通信网络生态系统。在未来，通信网络将以更高速、更稳定、更智能的姿态服务大众，为智能社会的蓬勃发展奠定坚实基础，开创通信网络发展的全新篇章。