随着LTE网络建设的快速发展和4G用户的不断攀升,对无线网络的需求越来越高,网络质量成为影响用户满意度的关键因素。如何在网络快速发展的情况下对4G网络进行优化,提高网络利用效率,节省运营成本和提高用户满意度是运营商需要解决的关键问题。无线网络优化是一个不断发展的技术领域,传统的网络评估和优化主要基于DT、CQT和用户投诉等手段,这些手段可以准确的定位到网络中存在的问题,但是需要耗费大量的时间和人力物力,采集数据时效性差,优化周期比较长。对于基于用户投诉的方案,由于投诉的用户并非专业人员,描述问题可能与实际问题造成偏差,对用户满意度有较大影响。因此,提出使用终端上报的MR(测量报告)数据进行网络优化的优化方案。MR数据反映的是用户真实的分布情况,采样点的覆盖范围广,准确反映出无线网络的覆盖情况,并且可以极大的节省人力物力,缩短发现问题的时间,最大程度的提高用户的感知。MR数据在2G、3G时代已经获得了广泛的应用,主要应用在频率优化和终端定位方面。本文通过MR数据进行分析,结合基站小区公参数据,采用天线到达角和时间提前量以及基于场强的方法对MR采样点进行定位。对于室分基站的采样点,提出了基于栅格指纹和场强的四点定位算法。在对MR数据进行分析处理时需要考虑到空间和时间上的连续性,但是MR数据是包含了明细信息的海量数据,无法将所有数据一次性进行处理,需要对基站小区进行分片处理。本文中提出使用voronoi算法计算基站小区之间的邻区关系,然后每个分片设定基站个数的阈值,这样就可以使地理上大致连续的基站划分到一个分片内,每个分片数据量也大致相同。然后借助于地理化之后的MR数据基于小区维度和栅格维度进行无线网络的分析。主要进行网络的业务分布分析、弱覆盖分析、重叠覆盖分析,生成干扰矩阵等,并使用路测优化方案来对结果进行验证。