随着移动通信技术的高速发展和移动网络工程建设步伐的加快,基站数量、终端用户和移动业务数量飞速增长。目前,全国4G基站总规模超过544万个,随着5G网络的飞速建设,移动通信系统规模不断扩大,网络变得越来越复杂,这给网络质量检测、维护与优化带来了巨大的挑战。为解决移动网络优化工作难度不断增加的问题,本文提出了基于测量报告(Measurement Report,MR)数据分析通过工参调整实现网络优化的技术参考方案。本文首先介绍了无线网络的架构及网络覆盖优化问题,并总结了当前网络优化工作中存在的不足。其次,在此基础上针对导致网络覆盖问题原因之一的现网中工参偏差问题展开研究,提出了两种算法:基于自适应遗传算法的单基站定位算法和基于MR数据的工参偏差检测优化算法。最后,根据搭建的工参检测优化平台,并结合实际案例,对所提出的方案进行了仿真和验证。本文提出的基于自适应遗传算法的单基站定位算法在总结和研究传统的定位算法之后,提出了非视距(Non Line of Sight,NLOS)环境下基于自适应遗传算法的单基站定位算法,推导并验证了基于自适应遗传算法的单基站定位算法中非线性优化问题的解。本文所提的定位算法与传统的定位算法不同之处在于,该算法同时考虑了多基站定位由于时钟不同步带来的系统误差和单基站定位NLOS环境下的传播误差,仿真结果表明,该算法可以在一定条件下优于传统的LS定位算法和Chan算法,具有明显的抗NLOS作用。本文提出的以MR数据为基础的工参偏差检测优化算法,通过拟合栅格MR数据功率最大的点为理论最优天线方位角的中心线,建立了工参偏差统计分析校正模型,并制定了参数修订表。随后,综合MR数据的定位结果获知区域网络覆盖情况与工参记录方位角存在的偏差,并结合实际案例对所提算法进行了验证。最后,本文提出了从用户角度出发通过调整天线方位角提升网络覆盖质量的方案,并基于实际地区采集的MR数据,在平台上验证了所提方案的实用价值。