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随着移动通信用户的不断增加以及消费群体对于网络质量要求的不断提高,如何扩大网络覆盖范围,改善网络通信质量成为了运营商面临的主要问题。数字光纤直放站作为基站覆盖的延伸,能够以低安装成本扩大基站覆盖范围,消除小区中的信号盲区,成为了通信系统接入网的重要组成部分。但是光纤直放站存在不易管理和监督的问题,其网管功能和设备检测功能较弱,对运营商进行光纤直放站运维分析以及网络优化造成了影响。测量报告（Measurement Report,MR）数据和最小化路测（Minimization of Drive-Tests,MDT）数据是终端自动上报的主要无线测量数据,基于测量数据实现光纤直放站的自动化检测及分析是运营商当前的主要需求。针对数字光纤直放站在LTE网络难以检测和分析的问题,本文主要研究了如何利用无线测量数据实现对光纤直放站的自动化检测及测量数据的分类。本文的主要工作如下:（1）提出了数字光纤直放站自动分析框架。针对目前运营商对光纤直放站运维分析的相关需求,本文将数字光纤直放站的分析分为两个步骤,首先是小区中有无直放站的检测问题,其次是在此基础上对于有直放站小区的测量数据进行分类。通过对问题的梳理及整合,将每一条测量数据视为一个记录,明确了粗粒度的小区级标签与细粒度的记录级标签的关系,提出了数字光纤直放站自动分析框架,为运营商进行直放站分析及网络优化提供有效的数据支撑。（2）提出了基于MR数据表征的直放站检测方法。与传统基于专家经验分析MR数据的方式不同,使用深度学习方法,以小区整体MR数据为对象,开展小区直放站检测问题的研究。提出MR数据表征方法,实现了结构化的MR数据到非结构化的伪图像矩阵的转换。基于卷积神经网络实现了直放站检测方法,并针对有标注小区数量不足这一问题提出了基于采样的数据集扩充方案。最后经实验,所提出检测方法可以达到82%的准确率以及88%的召回率,证明了方法的有效性。同时为证明检测性能具有进一步上升的潜力,基于主动学习设计标注方法,经过四轮标注扩充,直放站检测模型达到了 85%的准确率以及93%的召回率,性能获得了明显提升。（3）提出了基于MDT数据的测量记录分类方法。基于专家经验和机器学习方法,以每一条测量记录为分类对象,开展无线测量数据记录分类问题的研究。基于MDT数据根据专家经验可以实现初步记录分类,本文以MDT数据为切入点研究无线测量数据的记录分类方法。针对专家经验对MDT数据的分类结果存在误差,提出了基于K近邻（K Nearest Neighbor,KNN）的类别修正方法。为了进一步实现对于MR数据的记录分类,从MDT数据学习记录分类模式应用到MR数据上,通过明确合适的分类场景,并进行相关实验,证明了通过对MDT数据进行学习实现MR记录分类的可行性。