城区高层建筑物、写字楼一般通过室分系统解决信号覆盖，而普通建筑物的信号覆盖一般通过宏基站来解决。对于部分过分密集的建筑物，即使距离宏基站比较近，但是由于阻挡效应导致阴影衰落，也会存在一定区域的弱覆盖点。利用MR测量报告判断城区建筑物室内深度覆盖性能，通过TA信息得到MR采样点（即用户所在位置）与基站的距离，通过AOA信息得到MR采样点所在的方向。

根据MR统计分析结果，以AVGRSRP渲染图层及RSRP≤-115dBm采样点图层为基础，结合GoogleEarth地图及基站图层进行实地验证点筛选，如图2-11所示。与RSRP≤-115dBm采样点图层叠加分析，若重叠区域AVGRSRP较强，而-115dBm以下采样点较密集，则初步确认为目标处理小区。

图2-11 宏观层面RSRP≤-115dBm采样点较多且集中的点

结合GoogleEarth地图、building图层和基站图层，根据MR分析结果，在谷歌地图中查找MR分析结果中的重叠区域，若存在大型建筑等阻挡，则可进一步确认这些弱采样点为室内深度覆盖较差的点，可作为现场勘查及处理对象，如图2-12所示。

图2-12 微观层面所有采样点以及RSRP≤-115dBm采样点集中的区域

实例1：

A2_XH假日宾馆HLF（D）_H-3小区在图层重叠区域平均电平为-70dBm～-80dBm，-115dBm以下采样点较为密集，初步确认为室内采样点，如图2-13所示。

图2-13 MR测量报告的采样点分布显示存在弱覆盖区域

经过GoogleEarth地图辨识，确认在图2-13显示的MR弱覆盖区域确实存在大型建筑物，如图2-14所示。

图2-14 谷歌地图确认该区域确实存在大型建筑物

现场验证的结论：

根据MR弱采样点的位置区域进行现场实地测试，发现测试区域为新建的高层楼宇（住宅区），室内无室分系统，对其24层室内进行测试，覆盖较差，RSRP基本保持在-117dbm，如图2-15所示。(www.daowen.com)

图2-15 实地测试情况确认存在弱覆盖区域

因此，可以判定该小区MR弱采样点为弱覆盖区域且来自室内的采样点，考虑将来用户的入住量及业务增值量情况。

实例2：

A2_XH教场巷HLF_H-3小区在图层重叠区域平均电平为-80～-90dBm，-105dBm以下采样点较为密集，初步确认为室内采样点，如图2-16所示。

图2-16 高层住宅区MR采样点分布以及实地测试验证情况

现场验证结论：根据实际情况发现，MR弱采样点区域的实况为绿苑小区的住宅区，现场对绿苑小区的楼道及室内进行测试，电平较差在-112dbm左右，小区的楼道里未布有室分系统，现可判定该小区下MR弱采样点为弱覆盖区域并来自室内，考虑目前小区的入住率已经达到80％以上。

实例3：

A2_XH剪子湾HLF_H-2小区在图层重叠区域平均电平为-90～-100dBm，-105dBm以下采样点较为密集，初步确认为室内采样点，如图2-17所示。

现场验证结论：根据实际情况发现，MR弱采样点区域的实况为富康苑小区的住宅区，现场对富康苑小区的第三排的楼道及室内进行测试，测试中电平较差在-112dbm左右，小区的楼道里未布有室分系统，现可判定该小区MR弱采样点为弱覆盖区域并来自室内，小区为低层楼但小区的入住量已满，考虑到用户长期的使用感知，建议使用对数周期天线填补小区楼道及室内覆盖。

总结：可根据MR测量报告数据，聚合RSRP、TA、AOA等信息，将MR采样点在GIS地图呈现，划取RSRP低且采样点较为集中的区域，结合GoogleEarth地图及基站图层，必要时进行实地验证测试，可准确评估TD-LTE室内深度覆盖性能，可支持对建筑群进行室分系统建设的规划。

图2-17 低层住宅区MR采样点分布以及实地测试验证情况