近年来无线数据业务呈爆发式增长,且超过50%的语音通话业务和70%的数据流量都在室内环境中发生,因此引入小型基站(Small Cell)以提高室内覆盖和全网容量。在LTE (Long Term Evolution,长期演进)中,由于室内用户产生的数据量大且用户业务分布又不均匀,导致网络局部拥塞问题严重,3GPP将自组织网络(Self-Organizing Networks, SON)引入LTE,减少配置和管理网络的开销,解决网络局部容量拥塞问题。移动负载均衡(Mobility Load Balancing, MLB)是SON的重要功能之一,应用MLB技术可及时有效地处理基站间业务量的不均衡,达到改善LTE宏基站与Small Cell混合组网覆盖性能与容量优化,对网络性能和用户体验等产生重要影响,具有重要的理论及实际应用价值。本文以宏基站和Small Cell基站为关注对象,深入研究MLB算法及其优化。首先在研究宏基站MLB算法的基础上,提出Small Cell与宏基站混合组网场景下移动负载均衡算法架构,通过引入凸优化方法分析了移动负载均衡算法的凸优化特性,并在此基础上提出了基于切换机制优化的移动负载均衡算法,通过优化切换用户的选择、目标小区的选择和切换参数的调整来实现移动负载均衡。最后搭建LTE系统级仿真平台,通过对轻重载小区吞吐量、全网吞吐量、RB利用率、负载小区变化情况及QoS等性能进行仿真,将本文提出的算法与传统移动负载均衡算法和无移动负载均衡比较,结果表明：本文提出的算法能够在LTE SmallCell混合组网情况下实现负载均衡以及覆盖与容量的优化,本算法不仅能够有效地降低重载小区的负载,同时提高了RB利用率及整网性能。未来进一步的工作将研究企业级Small Cell室内仿真场景中,适用于多个Small Cell的集中式调度优化方案,进一步优化室内环境的负载和网络性能。关注移动负载均衡算法与其他SON算法的协同以及在5G技术中移动负载均衡技术的应用。