面对高达几百种乃至成千上万种的参数组合，通过人工的方式去找出参数最优值几乎不可能，网络优化的难度迅速增加。另一方面，在无线资源紧张的情况下，如何进行资源的分配和调度，如何有效管理无线网路的相关参数，这都是网络优化面临的挑战。
5G整体网络优化方法可以从下面四个角度来看，第一阶段是初始优化，第二阶段是应急网络优化，剩下的两个阶段分别是持续优化和指导性优化。对于任何网络优化，首先肯定是网络工程建设，然后是干扰搜寻。干扰搜寻是极其重要的，一旦有干扰，网络信号性能就会受限。在干扰搜寻期间，需要同步进行网络质量比较并进行网络监控。
初始优化阶段的一般检测
一般将部署的最后阶段作为初始优化阶段，初始优化主要是部署之后的性能测试和性能调优。基站部署完毕后，常规的天线测量、射频测量这些功能测试肯定是必不可少的，在此阶段完成下行/上行数据测试、延迟测试等等。
考虑到5G网络复杂性很高，可以将网络的下行方向调节至高数据速率，这样也可以优化网络配置以实现低延迟。在此阶段，为了完善整个优化流程，测试厂商会进行网络切片，使得网络的一些部分优先考虑高数据速率，还有一部分优先考虑低延迟。
在此环节，上行干扰是首先搜寻到的干扰。众所周知，5G主要采用TDD模式部署，所以上行和下行是共享相同频率的，只是在时间上错开。因此如果配置网络时明显偏向于下行，时域中会存在大量的下行时隙(少量的上行时隙)，此时频谱分析仪中也几乎看不到上行信号，这样就很难看到任何干扰。上行干扰的优化测试有两个重要的点，数据吞吐率和射频参数。通过将MCS与MIMO layers的测试指标汇总起来，这就是基站所做的优化工作，能确定最终合适的数据包长度、MIMO层，便于优化上行或下行方向的数据吞吐率。
在TDD模式中，上行干扰优化的复杂在于下行总是会覆盖上行。基站播放的SIB系统信息广播可以配置上下行参数，即可以在解码的SIB中看到上行时隙的起止点，稍加配置即可获取上行起止信息，然后就此提供特定时间门控。下行阶段测试调优与此相同。初始优化阶段的相关优化大多在性能测试和调优上。
应急网络优化该怎么办?
第二个优化阶段——应急网络优化主要进行故障排除以解决网络中的问题。流程并不复杂，网络管理KPI显示网络质量问题，然后应急网络优化执行频谱测量、信号覆盖验证以及其他测量。
假如显示高BLER、低MCS这种情况，那么就是上行方向可能存在干扰。在处理过程中，如果能将比特率、延迟和连续性整合至单一结果中那么优化将更方便迅速。这种方法由终端将UDP数据包流发送至服务器，再由服务器将其发回终端，其间使用TWAMP协议，也就是双向主动测量协议。这种双向测试模式中的数据包速率、数据包大小、时延均为可配置，根据不同的网络流量需求进行配置，然测试结果可以将比特率、延迟和连续性整合至同一结果中，优化整个流程的便捷性。
外部干扰源是应急网络优化中时常出现的，另一个则是TDD的时间同步，是一项潜在的干扰源，因此同步中的时间测试同样必不可少。
持续优化实现高效的连续网络测试
持续优化需要使用连续的数据流来进行这种常规优化，基于云的测试会比较适合这类持续优化，也就是说将测试设备的控制和后处理转移到云端，从连接互联网的任意位置访问这些应用程序。路测设备、基准测试设备、室内采集设备都能够直接采用基于云的测试实现持续优化。基于云的测试能够带来更高效的数据采集方式，不需要大量的手动交互就能高效地生成数据。
端到端的数据流同样通过远程配置整个测试设备，配置好完整的测量文件，然后工程师将任务推送至终端的探针来执行任务。设备定期向管理端上传高级别KPI以及一些位置和状态更新。任务测试后，这些终端会将文件上传至专用的预定义文件服务器，然后由自动测量文件进行处理。
要实现这种高效的连续网络测试最重要无疑是可靠的测试设备，尤其是终端探针，要维持在一定温度确保其正常工作。这可以借助强制对流的无源冷却装置，或者借助Peltier元件的有源冷却装置，使得UE和探针处于恒温水平。
写在最后
最后一部分指导性的优化主要是为了应对5G网络日趋复杂化的各种市场问题，根据收集到的大量数据进行分析并为用户提供指导性的优化建议。机器学习在其中也发挥了不少作用，采用不同算法进一步发挥大量数据的作用。
从部署结束到网络应用环节中的每一个阶段，这四个阶段的优化能迅速降低5G网络优化的难度，在无线资源紧张的情况下，合理地进行资源的分配和调度，并有效管理无线网路的相关参数。
