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为了更好地满足移动互联网时代用户持续提升的业务需求,3GPP启动了长期演进项目(Long Term Evolution,LTE),为移动通信产业指明了方向。随着网络规模日益庞大,网络优化中出现的问题更加多样化和复杂化。如何提高网络服务质量,改善服务性能已成为一个炙手可热的话题。无线参数的配置与优化是网络维护和网络优化工作中的一项重要内容。在TD-LTE网络初期建设阶段,采用基于仿真或人工经验的无线参数配置方法,效率低、准确性不高、人工依赖性强。为了解决上述问题,设计实现了作为TD-LTE网络优化工具重要组成部分的面向场景的TD-LTE无线参数优化配置子系统。论文主要完成的工作如下：(1)在深入分析影响TD-LTE网络关键绩效指标的各类因素的基础上,提出面向场景的无线参数优化配置的技术路线。首先,利用地理场景自动识别算法和OpenCV视觉库识别TD-LTE网络覆盖范围内的地理场景；其次,根据系统级仿真结果进行多维度设计并建立无线参数—网络关键绩效指标相关性模型；然后,采用场景相似性匹配技术筛选出候选匹配参数配置模板；最后,采用余弦相似性度量和空间向量加权平均方法,快速准确地为目标网元配置无线参数,并对推荐的参数对比分析／核查。(2)设计实现了面向场景的TD-LTE无线参数优化配置涉及的关键技术,主要包括地理场景自动识别、OpenCV近似轮廓提取、场景树的定义及其相似性、业务预测、场景化参数配置。(3)在上述技术基础上,使用C++语言、SQL Server数据库、MapXtreme地理信息系统和OpenCV视觉库开发实现了面向场景的TD-LTE无线参数优化配置子系统。该系统主要包括数据管理、信息管理、图层预处理、场景自动识别、典型场景参数推荐、参数对比分析／核查等模块。论文针对当前网络优化存在问题,开发了面向场景的TD-LTE无线参数优化配置子系统,将系统应用于成都密集城区GIS地图进行地理场景自动识别和场景化参数推荐,能够快速识别覆盖场景并为目标网元配置参数,有效地达到了项目目标。论文的研究成果为TD-LTE网络的规模试验建设包括将来的商用提供高效有效的优化手段和支持。