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摘 要：4G业务和用户的发展，网络数据日趋增加，如何对网络中的海量数据，特别是MR和信令数据进行联合分析已经成为当前研究的热点。主要介绍中国联通江苏分公司通过依托MR大数据分析平台实现MR精确定位和定位结果应用方面的技术创新，主要包括神经网络指纹库算法以及全方位MR覆盖评估等方面，不仅大幅提高了MR定位精度，而且还提升了深度覆盖、业务价值、用户感知、竞对覆盖等全方面网络评估的可靠性。
关键词：MR数据；定位方法；指纹数据库；神经网络定位
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2019.11.004
引言
互联网的飞速发展带动了整个信息技术产业的 飞跃，在大数据背景下，移动网络必须实现数据的高 效处理。因此，应充分利用大数据平台和技术的优 势，全面优化移动网络，增强其应用能力。大数据平 台为移动网络提供更好的数据处理环境，基于大数据 平台的一些新的算法，提供了更好的数据处理方式， 能够更好地促进无线网络技术的开发与应用，实现移 动网络的优化，加强其应用效果。
测量报告（MR）是指基站所获取的信号强度测量报告。MR数据能够及时准确上报UE端信号环境信息，并产生海量数据，是移动网络优化工作中最为常见的一类数据源。但是基于MR数据的定位由于无线环境质量、基站天线、地形、建筑物等因素都会对信号强度的变化产生影响，原有的MR定位方法的精确度并不高。
MR定位的目的是希望通过现网真实用户上报的海量MR数据，分析网络的质量、网络性能等情况，同时亦可反映出现网用户的真实感知，因此MR定位的准确性至关重要。本文将以PNN神经网络定位算法为基础对MR采样点精准定位进行详细的阐述。该算法更精准地预测出每个MR采样点的位置，为LTE优化、规划工作提供更为精准、可靠的判断依据。
