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摘 要：“用户驱动测试”模式通过采集用户侧数据，将每个用户转化为移动测试终端，从而大幅提升样本点密度和网络渗透率，能更直观地评估现网实际覆盖能力。基于最小化路测（MDT）和测量报告（MR）等数据，提出一种分析室外移动状态下5G用户无线参数的方法，旨在支撑对5G网络的连续覆盖评估，并为车联网等垂直领域的5G应用提供有效支持。
关键词：渗透率；MDT；MR；无线参数；连续覆盖
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.08.008
概述
当前网络覆盖分析主要依赖传统路测（Drive Test，DT）和基站侧网管性能指标。传统路测虽力求模拟用户行为并形成系统化流程，但存在成本高、人力投入大、空间渗透率低等固有缺陷；而网管指标分析则面临海量数据处理难题，需结合多种辅助信息，投入产出比较低。为此，本文提出一种基于用户侧测量数据（如MR、MDT）的分析方法，通过识别和分析室外动态移动状态下的5G用户所接收的无线参数，评估网络的连续覆盖性能，为5G网络建设和深度优化提供支撑。本文重点研究如下3个核心问题：室外动态移动用户的识别方法、基于用户数据的道路匹配算法及覆盖异常路段（如弱覆盖）分析方法和用户交通工具特性对无线覆盖评估的影响规律。
