三层智能引擎
规则引擎打底 · 机器学习提速 · 大模型研判收尾
L1
PRB 规则引擎
基于 PRB 频域波形特征的多维规则匹配，-110dBm 门限线自动判定，6 类典型外部干扰（放大器、屏蔽器、伪基站等）毫秒级初筛。
L2
XGBoost 机器学习
对规则引擎初筛结果二次分类，96 小时忙闲特征一键切换，6 小区波形对比，大幅降低误报率，分钟级完成全网分析。
L3
大模型智能研判
NMRF 智能干扰大模型直接输出结论、干扰源候选（含可能性百分比）与排查清单，现场人员按单作业，排查结果反哺模型持续进化。
实机界面
不是概念图，是部署现场的真实系统
全网干扰 GIS 地图：天地图/高德底图分层渲染，射线交汇定位以置信度圆圈呈现，凌晨2点均值>-110dBm 自动入队，五级优先级排序。
波形分析 + 大模型研判：PRB 频域波形查询、统计报告一键导出 Excel，大模型输出干扰源候选及可能性百分比。
现场排查闭环 · 持续学习进化
Step 1
数据接入
网管 PRB 数据 / 工参模板批量导入，46136 个小区级工参支持
Step 2
智能分析
三层引擎自动分类、定位、研判，生成优先排查队列
Step 3
按单排查
移动端现场拍照即传，实测点与推测点偏差自动计算
Step 4
审核归档
定位精度三档可视化核对，排查记录留痕可追溯
Step 5
模型进化
排查结果回流训练集，误判样本自动修正
实战成效
某地电信 4G+5G 全网实际部署数据
1966 个
全网受干扰小区
单轮自动识别
单轮自动识别
23.8%
外部干扰占比
精准量化
精准量化
100+ 条
优先排查队列
按优先级排序
按优先级排序
18m
定位误差
（无噪声环境）
（无噪声环境）