【摘 要】网络优化是提高网络资源利用率、网络运行效率与网络服务质量的重要方式。在互联网技术、计算机通信技术飞速发展的现代化背景下，2G、3G网络关键性指标已经难以满足4G网络运行需求，因此对网络进行优化是必要举措。本文联系实际，就基于云计算的移动通信4G网络优化思路、优化方法等进行分析论述，提出几点针对性建议，希望能为相关工作带来些许帮助【关键词】4G网络；云计算技术；TD-LTE网络体系一、4G网络优化总体思路（一）指标体系在以TD-LTE为核心的新一代移动通信4G网络中，2G、3G系统的网络关键性指标不再适用，这是因为数据传输形式发生了变化，在4G网络系统中主要采用分组形式。为此需对网络关键性能指标进行调整完善，对网络架构进行改进优化。
在构建网络关键性能指标体系时，要考虑4G网络的特征特点，从4G网络出发加入能反应TDLTE网络真实性能的指标。
然后将各项指标进行分析整合，确定出影响各关键性能指标的重要参数，继而对网络平台进行优化 [1] 。
（二）关键性能指标与参数配置的关联性
一般来说，TD-LTE网络性指标与网络工程参数、网络管理策略以及调试方案等存在关联。不仅网络工程参数会影响网路掉话率、覆盖率、阻碍率以及用户吞吐量、系统吞吐量、切换时延、接入时延等，网络管理、调试策略也会影响这些关键参数。因此在进行网络架构的设计与架设时，要能根据相关规范与要求科学确定频率分配策略、基站工程参数、天线使用方式、天线配置参数以及OFDM符号CP长度配置等各项参数。同时也因为帧结构、系统带宽以及无线切换与接入过程、时隙配置、无线资源调度算法、调度方式、分配方式、MIMO配置方式等各项参数会影响关键性能指标，因而在设计过程中也需对以上参数进行优化，对无线资源管理进行完善 [2] 。
研究表明，LTE系统的灵活性要比3G系统高，尤其是在参数选择、网络配置、组网方式等方面更是具有独特优势。
在进行4G网络优化时，要能利用LTE系统的这一优点来优化网络性能。在进行设计以及优化时，要准确识别出底层网络参数以及无线资源管理相关参数与高层关键指标之间的影响因子和关联度，同时基于一定的数据信息进一步分析、细化两者之间的关系，找到最主要的突破点，最终实现对网络系统的有效优化。而为了能达到以上的目标，在分析与优化时就可将云计算大数据挖掘技术以及理论分析应用其中，借助先进的技术手段构建起无线参数与关键性指标之间的联动关系。建立起联动关系后，当指标发生变化时，工作人员就能借助这一关系及时了解参数调整要求，然后在网络中对调整要求、调整策略进行验证，从而保证网络能得到优化 [3] 。
二、TD-LTE网络优化方法
2G网络下的通信业务主要为语音业务；3G网络下的通信业务主要为低速数据业务；4G网络中的主要业务为高速数据业务。新一代移动通信网络业务具有很大的开放性，不同业务类型对服务质量的要求也有所不同。在进行网络优化时，因根据4G网络移动通信业务的主要特征特点来设计优化方案。同时为了网络优化的科学性、有效性，在进行移动通信业务统计与分析时应采取精细化统计分析方式，确保统计分析的结果真实精准，确保有限的网络资源能得到有效运用，确保网络服务质量能得到提高 [4] 。
（一）基于网络运营
从网络运营的角度来说，要想实现TD-LTE网络运营商利润的最大化，就应当认真开展网络业务分析统计工作。通过统计分析掌握网络业务的性质、分布、开展情况等各项信息，然后针对不同的业务制定不同的QoS保障策略，并通过调整资费最终实现经济效益的最大化。
（二）基于用户行为
从用户行为的角度出发，在进行网络优化时也必须对网络业务进行统计分析，只有完成网络业务统计分析工作，才能更精准、有效的对用户行为进行分析与评估，并从海量数据中提炼出用户普遍通信时常、最长用业务、不同业务的比例与关联性等基本的用户行为特征，进而对网络系统进行优化，最终达到资源配置最优化、资源利用效率最大化、服务体验最优化的目的。
（三）基于网络部署场景
从网络部署场景考虑，移动通信业务的密度、到达方式将受到室内、室外，居民区、商业区以及郊区、城市等因素影响。基于此，在进行网络优化时必需要对不同场景下的业务统计分析结果的差异性做充分考虑，要对网络参数配置与业务统计结果间的内在联系进行分析，根据分析研究结果确定网络优化思路，科学部署不同场景下的网络资源 [5] 。
三、基于云计算的移动通信4G网络优化软件
（一）软件实现
为满足移动通信4G网络优化对LTE测量报告数据和LTE话务统计数据等大数据深入分析的需求，这里基于4G网络移动通信业务逻辑特征，基于云计算技术，提出一套以TD-LTE为核心的4G网络优化软件。具体分析如下。
（二）数据存储
在数据存储方面，采用分类型存储的方式，将不同类型的数据存储到不同的数据库中，从而优化对数据的管理，也让各数据库的功能作用得到充分发挥。在地理空间数据库中主要存储地理图层信息。该数据库的核心技术是标准关系数据库技术，利用该技术构建出一个数据模型，用来表现地理信息。在传统的关系型数据库中存储业务参数、权限数据以及平台用户数据等各类基本数据。分布式数据库中重要储存测量数据、业务分析数据、性能数据以及路测数据等各类数据信息 [6] 。
（三）数据处理
在系统的数据处理层有数据挖掘技术这一核心技术，利用这一技术对各项测量数据、统计数据、工参数据以及地理图层信息、业务模型等在Hadoop分布式集群中进行在线分析计算 和离线分析处理，为网络的优化提供具体的参考与指导。
（四）网络业务逻辑分析
在该系统中，网络业务逻辑层的主要作用在于合云计算下的移动通信4G 网络不同的分析、优化维度，提出具体的网络配置优化建议，自动生成预测分析报告以及制定网络性能优化方案。
（五）人机交互
人机交互层中有可交互的软件界面，网络优化人员通过这一软件操作网络、优化网络，让网络资源得到有效利用，网络服务质量得到提高。在对网络进行优化时，基于OpenStack的企业私有云构建起云计算平台，采用分布式并行计算计算框架Hadoop系统和分布式数据存储HBase系统对海量大数据进行处理，得到有利于网络优化的信息数据，为网络优化指明方向。除此之外，在人机交互层面，也可调用云平台中的应用程序编程接口来实现Hadoop节点弹性可伸缩以及应用程序节点集群。当负荷有所增加时，相应类型的节点也会有所增加，当负荷减轻时，相应类型的节电也会动态减少。这样的系统运行与管理方式将大大提升网络资源利用率，降低网络运行成本，让网络更加安全、稳定。
四、结语
综上所述，基于云计算技术对4G网络中的海量数据进行挖掘运用，根据4G网络移动通信业务特征特点对网络架构进行优化，对网络资源管理进行完善，可让网络运行质量与效率得到提升，网络运行成本得以降低，网络服务质量得到优化 。
参考文献：
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[4]郑凌.创新4G移动通信网络规划对策研究[D].福州大学,2017[5]林健标.基于云计算的移动通信4G网络优化方法探讨[J].通讯世界,2017(08):28-29[6]贾丽华.基于云计算的移动通信4G网络优化探讨[J].数字技术与应用,2017(02):68
