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摘要：伴随着社会的飞速发展，人们对各种科技产品以及信息技术的要求逐年升高，尤其是近年来用户对于各种服务的体验度要求直线攀升。以无线网络技术为例，如今传统的网络测性数据技术已经无法客观真实的反应网络运营质量水平高低，而且受各种传统技术以及固有模式的限制，当今网络技术已经无法满足时下用户的生活需求。在此形势之下，借助于大数据技术手段对TDLTE无线网络技术进行优化改革，并且借助各种科学的检测手段，对大数据下的TDLTE网络问题进行专门攻克，从客户的真实使用体验出发，建立一个新型的KPI，结合大数据综合的分析平台采用科学的理念对各项技术进行全面升级，最终使得TDLTE无线网络技术进一步优化已经成为无线网络主要发展趋势。
摘要：大数据；TDLTE无线网络技术；TDLTE；无线网络技术
近年来通信企业得到了飞速发展，再加上无线网络普及，各大通信运营商将目光齐聚TDLTE无线网络技术之上。该种技术的实施步骤通常分两步进行，首先通信运营商会进行初步的规划和基本工程的优化，之后再对网络进行精细化处理，基本的优化原则除了技术升级之外就是提升用户的体验感。在该项技术的优化过程中，其中最为关键的技术点就是基础数据的精准获取，因为与传统的模式相比，大数据的形势之下意味运营商需要处理和接受的网络性能数据总量更加庞大、信息渠道也更宽，再就是这些信息的处理需要更加集中化和专门化，只有如此才能有效地提升无线网络技术水平和信息处理工作效率。
1.大数据在TDLTE无线网络优化的意义
近年来，TDLTE无线网络已经渗透到了人们生活的角角落落，许多基本的生活行为会因为网络技术的参与有效地提升了用户的生活体验感，而且很多人类难以完成的信息处理工作也可以通过网络技术精准的去完成，可以说网络技术已经与人们的生活紧密的联系在一起。虽然网络优化只是网络技术其中一的一个分支，但是其对于当今社会的网络技术优化，尤其是解决精准信息、全面收集信息以及服务质量的提升方面都具有重要意义。
2.传统的无线网络优化技术概述
2.1主要的优化技术介绍
传统的无线网络技术优化思路是借助于DT/CQT测试模式和KPI处理模式对整个技术进行更新，该种技术手段可以取的比较好的优化效果，但是会经常在个体用户上出现问题，尤其是在KPI技术优良而DT/CQT测试模式一般的地区，受到个体用户投诉的频率相对较多，可以得出结论这种问题主要出现在局部。针对上述问题采用传统的技术手段进行改进，集中对整个网络整体分析主要表现出两个问题缺乏系统性和准确性，而这会直接导致深度覆盖的规划结果精准度比较低、基础数据不完整。具体的变现在以下三个层面：首先，对于路测、CQT、投诉方面，如果仅仅是采用以局部来衍射整体的评估方法，那么结果肯定是不精准的；再者，KPI和MR技术，系统内无法进行精准的进行精准的定位或者用户信息精确分析，所以系统外的数据并没被统计进去；最后，一般情况下2G/3G/4G网络优化通常是独立分开进行的运行的，并且各自之间的兼容性比较差，所以这种跨系统的问题会大大的降低用户的体验感。
2.2传统的无线网络团队介绍
大数据时代的到来使得如今的网络技术迎来新的发展机遇与挑战，这对于技术团队而言无疑是从技术层面和工作量等方面提出了更高的要求。尤其是一线技术人员总是被高频率和大范围的信号测试工作所困扰，除此之外技术人员还要处理大量的后台数据，这样整个团队的工作量非常大，而且大规模重复的工作类型十分单调。在当今网络技术迅速提升的形势之下，对于工作的人员的专业技能要求也更加高。因此，针对大数据时代的无线网络技术优化，需要建立更加高效和科学的工作团队。
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3.大数据在TDLTE无线网络优化中的应用探究
3.1大数据概述
通常情况下，大数据从字面分析就可以得知数据资料信息庞大，专业的说法是设计的资料数量规模庞大超过现行的人员或者软件工具的处理能力范围，而此时就需要借助一系列技术手段对数据的处理手段进行更新升级，大数据几乎就是在此中背景之下产生的。大数据技术的战略意义在于不仅有能力处理更多的数据信息，而且其具有更强大并且专业的数据处理能力。
3.2大数据技术进行网络优化的过程分析
通常情况下，大数据进行网络优化主要有以下几个阶段：基础数据的来源和获取、数据的储存以及数据的分析三大板块，下面将选取其中的两个点进行重点介绍：
3.2.1基础数据的来源和获取板块介绍
对于网络技术优化而言，通常情况下数据源主要是来自一线的实测数据、软件采集数据、后台处理数据以及用户反馈信息数据等，但是TDLTE无线网络技术中数据业务的绝对承载，通常情况下用的最多的两个信息特性就是时延和速度。常规的网络技术更加侧重于反应一个整体网络的是否健康，但是关于工作效率提升以及用户体验度的提升通常需要借助工作人员进行网络本身之外的服务。例如，针对用户的终端类型，有人曾经专门的做过不同终端设备的基础信息调查，在同种网络环境下不同的终端用户体验是存在明显差异的。还有不同手机APP软件的应用性能也存在一定的差异性，这些也不可避免的对用户的使用体验造成影响，这些工作都是工作人员需要在感知层面进行优化升级的数据源，但是这一类的数据又是测量仪器和软件无法侦测的，所以必须通过人工调研或者人为统计的方式进行获取，然后在进行汇总形成所需要的用户侧数据库，所以必须结合传统的网络性能指标等一系列网络侧数据，通过汇总处理形成一个涵盖海量用户详细信息资源的大数据库。
3.2.2数据的分析板块介绍
大数据处理分析的核心优势在与其能够从海量的基础信息中提取有价值的数据，这项分析功能是大数据分析既可以应对庞大的数据量有可以针对各种复杂格式的信息数据。运营商必须借助科学的方法，将此优势点进行放大，以此来提升无线网络技术优化的整体效果和效率，例如针对常规的信息资源平台，平台除了提供常规数据之外，还可以对用户以及对象的资源配置特点要求、用户行为、用户分布特点等诸多内容进行展示。再者通常情况下单纯只是对局部问题进行优化处理而不对整体进行优化是一种片面的做法，这样经常会出现连锁反应，因为仅仅针对每一个数据进行检测和处理只能够解决局部问题，而网络优化是一个整体性的优化过程。所以综上所述，在对信息平台进行优化的过程中需要借助大数据技术对整个平台进行优化处理，具体的需要根据所有的问题从整体的角度进行分析整合判断处理，这种处理方式更加科学高效，也只有如此才能有效地提升网络优化的工作效率，实现运营商投资收益的优化配比，也才能赢得更多用户的青睐，最终在市场中赢得先机。
结束语
新形势之下的网络优化工作，对于各项技术以及工作人员的能力要求也都非常苛刻。再加上网络技术以及社会经济的快速发展，网络用户不断增加，网络规模逐年拓展，网络技术的结构也日趋复杂，传统的网络技术已经无法适应当今时代发展潮流，在此项工作中纳入大数据技术是具有重要意义的。本文针对传统的网络技术的主要的特点进行了分析，并对其应用过程以及应用方式进行了初步探究，并希望工作人员能将大数据技术更好的应用于今后的网络技术创新之中。
参考文献：
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论文作者:郑持伟
论文发表刊物:《防护工程》2018年第23期
论文发表时间:2018/12/10
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