随着移动互联网与物联网的蓬勃发展,移动应用层出不穷,移动用户对下行传输速率等移动网络性能有了更高的要求。测量汇报技术因其对移动网络性能参数的实时采集,使其能够更加迅速地反映移动网络性能,从而有效提升网络性能。可以利用大数据技术,挖掘测量汇报的海量数据与移动网络性能之间的内在联系,从用户应用层面进行移动网络性能优化。结合网络自组织以及合适的用户分配策略,能够有效提升移动网络下行遍历速率,缓解潮汐效应所带来的网络压力。本文首先对测量汇报技术进行了简要的论述,针对其缺陷进行改良,设计并实现了一套基于测量汇报的移动网络性能展示系统。整个系统实现了对用户行为与移动网络性能的实时采集、动态分析和反馈展示,最终得到了移动网络的用户分布图和移动网络性能图。为了研究用户移动行为对移动网络性能的影响,本文设计了栅格化改进的K-means算法,得出了特定地区用户分布概率对时间的函数,建立了用户分布模型,并根据仿真结果进行了针对性分析。同时,利用决策树算法,分析测量汇报的数据与信干比等级参数的关系,建立信干比等级预测模型,并验证了该模型的准确性。针对所发现的移动网络下行速率偏低的问题,文中提出了基于距离和基于簇的两种用户分配策略,并通过严密的理论推导,得出了在这两种用户分配策略下的下行遍历速率公式。同时结合蒙特卡洛仿真方法,一方面论证了所推公式的正确性;另一方面得出了在低功耗节点密度相对较低时应该采用基于距离的用户分配策略以维持网络的稳定性,当低功耗节点密度相对较高时应该采用基于簇的用户分配策略以提高移动网络服务质量的结论。利用基于测量汇报的移动网络性能展示系统,配合自组织网络技术,结合文中所提用户分配策略,能够实现移动网络的自检查、自配置以及自优化。