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随着长期演进（Long Term Evolution，LTE）系统的不断推进和4G的商用步伐加快，4G用户数目开始迅速增长，网络规模和复杂性也随之增长。这为网络的运营管理提出了巨大挑战。传统的网络优化方式无法满足混合无线网络的实时性要求，且需要大量的人工参与，差错概率大，维护成本高。自组织网络（Self-organization Networks，SON）的出现使得网络自动优化成为可能。但在SON中，不同的优化功能对同一参数的调整可能存在冲突，这种冲突问题会导致网络性能恶化，降低用户体验。 移动负载均衡（Mobile Load Balancing,MLB）和移动健壮性优化（Mobility Robust Optimzation,MRO）是SON中两个重要功能单元。MLB是在网络负载出现不均衡的分布时通过调整切换参数方式来实现网络负载均衡，MRO则是通过调整切换参数来减少由切换问题导致的无线链路失败（Radio Link Failure,RLF）的发生。两者都是通过调整切换参数实现各自的目标，且是独立运行。当两者在同一时间对同一切换参数向相反的方向调整，将发生冲突。这样将会导致两者不会实现各自的功能，且比较浪费网络资源。 本文将从不同的角度提出两种方案来解决上述矛盾。第一种方案则是从负载的角度出发本，当某一小区负载水平超过某一门限值时，将会触发MLB功能实体进行工作。过载小区首先会收集各邻区的负载信息，然后选择负载水平较低的邻区进行负载均衡，在参数修改的同时会考虑到各小区的负载水平和一些切换问题产生的临界情况，从而达到MLB和MRO的联合优化的目的。 第二种方案则是在第一种方案的基础上首先选择出处在过载小区边缘且做离开该小区运动的数据业务用户作为目标用户，然后根据目标用户所处的位置引入用户级参数将目标用户优先切换至附近的轻载邻区，以实现过载小区负载水平的快速降低，从而使得语音用户和数据用户获得更好的服务质量，提高无线网络资源利用率和吞吐量，提升网络性能。 两种方案的仿真结果表明该两种方案均能实现MLB和MRO的联合优化，提升网络性能。