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图 1-5 NE界面
图 1-6 在谷歌学术上找到相应的文献点击“引用”
然后在NE中导入该文件到你之前添加参考文献的题录中。点击“文件”中的“导入题录”，出现如图 1-7界面。注意选择“当前过滤器”为“EndNote Import”，选择好存放位置，然后点击“开始导入”，题录的enw文件需要一个个导入。这样，你引用的英文参考文献就在你的NE中了。如果引用的文献在谷歌学术上也没有找到，那就需要你自己制作题录了，自己谷歌下方法吧 ，很简单的。
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图 1-7 导入题录
下一步，在论文需要添加参考文献的地方，点击如图 1-8“插入引文”，然后你会发现参考文献的编号就会神奇的出现在你的文章中了，在文章的末尾就会出现你引用参考文献了。这时，你会觉得高兴，可是过了一会儿，你可能又会发现不对劲，发现参考文献的样式和学校要求的不一样。那参考文献的样式可不可以修改，当然可以了，点击NE“工具”中的“样式”中的“样式管理器”导入样式。我已经根据学校参考文献的规定编辑好相应的样式规范hust-thsis.nes，导入即可。
图 1-8 点击“插入引文”
这里有个小的tip，在图 1-8页面，点击设置可以“设置”，可以设置插入引文的快捷键Alt+1。在参考文献添加完成后，还需要对标题Reference进行调整，把它改为中文的“参考文献”，并且应用格式“无编号标题”。
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1.4 研究背景及意义（这是样例）
2015年5月，国际电信联盟（International Telecommunication Union，ITU）公布了《2015年信息与通信技术数据》，报告称3G网络覆盖率在过去5年间快速提高，由2011年的45%到2015年的69%，城市人口覆盖率达到89%。中国电信每个月都会在其官网上公布其移动用户数。2015年，电信全国3G/4G 用户数由11863万增至14313 万，增幅为20.3%。其中4G 用户数由708万增至5846 万，增幅为725.7%。以上数据说明，移动通信技术经历了前两代的发展，3G/4G业务正在快速增长。
随着3G/4G业务在我国的迅速普及，人们对于网络质量的要求也越来越高。网络覆盖和网络质量是移动通信网络运营中的重要部分，网络的优化质量直接决定了移动通信网络的好坏，因此移动通信网络运营商非常重视网络优化工作。做好网络优化工作可以维持或者提高网络质量，进而在用户数和周围环境不断变化的情况下，持续提供更好的用户体验，来保证在移动通信竞争环境中保持住有力地位。
移动通信网络优化是通过对入网的设备进行数据采集和分析，找到网络中存在的问题和造成问题的原因，然后通过对网络设备参数或者通信系统参数的优化和调整，使网络性能最佳[1]。通常网络优化包括两方面要求：解决问题和提高性能。解决问题主要是针对网络中发现的问题和故障提出有效方法加以解决和排除。提高性能是对网络中可能正常运行但是指标较差的情况，通过调整参数优化配置等方式来提高网络性能[2]。
移动通信网络具有较强的地理空间特性，因此在进行网络优化时结合地理位置进行具体分析才有更多的现实意义。目前一些常规的网络指标分析软件与网络优化软件，大多是面向某个单一领域，没有将测试的指标数据与地理空间进行关联，更难以对网络性能指标在地理空间上做更高级的分析。而目前被广泛使用的地理信息系统（GIS）则为移动通信领域提供了一个新的视角，可以将移动通信的网络指标在空间和时间两个维度上进行结合，以直观的空间视图界面展示业务的地理空间分布和随时间变化趋势[3]。同时，通过在空间和时间上的联合分析，可以找到更多影响网络质量的细节，为最终网络优化的决策提供更加丰富的信息。
基站记录有用户详细的网络数据和用户话单记录，利用这些数据结合大数据计算进行相应的分析，可以比较实时高效地检测网络的运行状况，并及时发现问题和定位原因。云计算平台Hadoop可以用来解决大数据面临的存储和计算问题[4]，目
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前Hadoop主要应用于国外的Google、Facebook和国内的腾讯、阿里等互联网公司，但是在移动通信运营商中应用较少。
该论文所设计的移动通信网络覆盖性能测试工具，采用Hadoop云计算平台实现了对基站的话单数据的实时存储，并且结合相应的话单定位算法可以高效地完成对话单数据进行定位处理，得到每个话单发生的时间位置和信号质量信息。最后，结合地理信息系统，可以在地图上展示出信号质量和话务量在空间和时间维度上的分布，并通过后续的分析可以找出地图上的弱覆盖和高负载区域，这些信息对于移动通信网络优化具有重要的参考意义。
1.5 国内外研究现状
1.5.1 网络优化技术和工具
随着移动网络技术不断的升级换代，移动通信网络分析和优化技术也需要不断去创新以提高网络检测的效率。传统的网络分析方式非常依靠人力，例如路测需要用专业的车辆和设备去采集相关数据，并且需要相关专家对数据做专业的分析。所以路测是比较低效的解决方法。为此，3GPP（the 3rd Generation Partnership Project）在其第9版标准[5]中已经包含了MDT（Minimization of Drive Tests），因此使用此版本网络通信标准可以显著降低成本。MDT的基本概念是用户的终端（the User Equipment, UEs）可以根据操作请求向网络报告它们的地理位置。传统的UE的测量和MDT的主要区别在于：传统的UE 是基于小区基站得到的地理位置，而MDT是基于用户终端的GPS技术得到的地理位置[6]。运营维护人员可以直接利用这些数据进行网络操作管理和优化任务。同时，研究人员也可以利用这些定位数据进行网络预测，进而为用户提供更好的网络质量。
为了建立一个准确和可依赖的覆盖地图，文献[7]提到一种从统计学借鉴来的空间插值技术Kriging[8]。 这种技术依赖于所测的数据的相关性并且可以在感兴趣的区域绘制出一个完整地图。在一些论文中应用Kriging技术[9]去做覆盖地图预测。在许多文献[7, 10, 11]都研究Kriging和它的一些衍生技术来进行覆盖预测。
在文献[11]，Galindo-Serrano等提出无线环境地图（Raido Environment Maps, REM）的方法用来解决蜂窝网络覆盖盲区检测的问题。REM对那些有地理位置的数据应用了空间差值的技术来得到真实的地理数据。这种方式可以自动鉴别覆盖盲区的数量、位置和形状。REM 可以对覆盖盲区的检测和预测效率都会有提高。
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Milola提出在文献[12]提出地理位置的数据信息需要位置/环境信息。REM存储了地理位置信息、移动通信网络测量数据、环境信息以及过去的数据。在文献[13, 14]中，作者提出一种网状的REM结构，IC（Interference Cartography），这种结构中的点是方形栅格（比如像素点）。该方法的主要观点是：
1）用收集得到的带有地理位置的测量数据来预测未测量位置的测量数据； 2）测试未测量位置来提高预测的质量。
然而算法的复杂性随着测量点数数目的增加成指数增长O(N3)，N是测量点的数目）。在文献[15]中提到的FRK （Fixed Rank Kriging）是Kriging的一种变型，它的算法复杂度为O(NR2)，R是由用户定义的“固定等级”。在文献[16, 17]，该算法被用于覆盖预测。在仿真和实际测试的性能评估中，FRK均被证明在算法复杂度和预测准确度之间实现了非常好的平衡。
但是之前的这些工作大多是建立在移动终端可以准确定位的理想情况下的。然而，文献[18]中指出使用GPS定位的误差在5m到30m范围内，而在文献[19]中说明基于无线网络度量的定位技术误差在50m到300m。这都说明定位的不确定性降低了覆盖预测的准确性。
在文献[20]中，A. Palaios等人提出通过采用多种测量数据来提高定位的准确度和减少定位的误差。这种定位的方式是通过适当地组合不同传感器测到的结果，这种方法虽然能够得到不多的结果，但是显然不适用于用MDT特性测量的情况。在文献[21]中，作者Braham等人提出了通过扩展FRK算法来处理定位不准确的问题。在预测和校准模型中，在FRK模型中定位的不准确性影响了函数的均值和协方差。该文献的主要贡献是1）通过在模型中引入定位的不确定性，作者比较和研究了最佳线性无偏预测值和条件期望预测；2）引入了SAEM（Stochastic Approximation EM）算法。SAEM结合了随机EM和Gibbs抽样程序来处理大量的计算[22]。Gibbs 算法用并行处理的方法解决了定位概率密度抽样的问题。
至于网络优化工具，国际上的优化系统厂商在全球的无线网络优化市场中占据着较大的市场份额，其中爱立信公司开发的Tems优化系统应该最为广泛[23]。在国内，例如华为、中兴等公司也在开发相应的网络优化软件，但是开发的优化软件虽然在最近几年已经取得了长足的进步，但是还是存在一定的问题，首先在网络优化的实践过程中仍然需要人工参与，缺少自动化操作；其次是采用较为传统的数据存储和计算方法，对与海量的通信数据的处理效率不高；最后，仅仅是针对某种特定类型的数据提供处理，优化系统通用性有待提高。
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