LTE网络、2G和3G网络将长期共存，共同发展，多模、多制式、多频的融合也是运营商建设LTE网络的基本策略之一。经过业界的持续努力与实验网的验证，LTE网络测试领域已取得了很大进步。但在多网协同的发展方向上，仍面临诸多挑战，需要进一步积极应对。

第一，从业务层面来看，3G时代蓬勃发展的移动互联网业务应用，到了LTE时代必将进一步提升应用。从网络角度来说，移动互联网业务消耗了大量的网络资源（比如P2P类业务的定期更新数据包会占用大量空口资源），但从另一个角度来看，新一代移动通信网络也需要这些新业务持续的需求以拉动其发展。因此，对移动互联网带来的资源消耗需求是“疏”而不是“堵”，解决的思路之一是在空口对业务加以识别和支持。这样的需求对监测仪表的发展提出了新的要求，要求空口测试仪表能识别、分析业务，并与底层信令和物理层过程进行关联分析，以共同应对移动互联网的挑战。

第二，从测试方式来看，测试数据采集技术自动化程度还不够高，仍有大量的数据采集通过人力来完成，工作效率有较大提升空间。数据自动化分析水平、智能分析功能及管理能力各地区发展参差不齐，东部沿海发达省份水平较高，中西部区域则有待提升。大数据分析、挖掘和应用仍需进一步研究利用和推广。

第三，互操作技术方案复杂。网络部署完成以后，2G、3G和4G网络将长期并存，考虑到4G网络的覆盖逐步完善，因此网络部署必须考虑网络间的互操作。蜂窝系统既要支持4G系统内互操作(LTEFDD和TD-LTE混合组网)，同时也要支持4G与2G/3G的互操作。由于3G和2G系统的特殊性，4G与2G/3G系统互操作面临着较多的技术难题，如中国移动推动的语音解决方案CSFB至GSM与国外主流运营商语音解决方案存在较大区别，中国电信TD-LTE与CDMA系统之间的互操作更是全球没有先例，VoLTE与2G/3G的切换流程比较复杂，同时FDD和TD-LTE混合组网技术上也需要进一步完善。

互操作测试任务仍艰巨

三大运营商3G网络已完成大规模建设，新部署的LTE网络在较长时期内难以达到2G/3G网络的覆盖广度和深度，且VoLTE技术目前还不够成熟，因此LTE与2G/3G网络不能孤立运行，必须通过互操作来保证业务在网络之间的连续性。LTE与2G/3G的互操作包括语音互操作和数据互操作。

以中国移动为例，对于数据互操作，不仅要求TD-LTE与TD-SCDMA之间实现空闲态的双向重选、连接态的双向重定向，还要求TD-LTE与GSM网间实现互操作以保证业务连续性，复杂的切换场景对测试工作而言是艰巨的挑战。

对中国电信而言，对于语音互操作，由于LTE和CDMA电路域没有互操作关系，语音方案初期可考虑SVLTE（单卡双待机）方式，终端支持语音和数据并发，未来考虑适时引入VoLTE方式承接语音业务。对于数据业务，HRPD现网可升级至eHRPD，采用非优化切换方式保证LTE与eHRPD数据业务连续。

面对即将到来的LTE商用普及，为保证优质的用户体验，运营商的LTE测试一方面需要加强模拟各类终端业务在不同场景下的边缘切换，使实际网络中的多模终端尽可能地驻留在LTE网络。在网络负荷过高时，根据QoS机制，尽量保障VIP客户的用户感知；在LTE与2G/3G切换时，控制好切换门限。另一方面需要针对现有不同的终端、不同的版本类型、不同的即时通信业务、不同的软件应用版本，开展LTE两大制式与2G/3G之间的互操作切换测试验证。通过模仿用户体验情况，摸清其进入休眠态的时长、登录行为、心跳周期、收发消息行为等等，加强测试保障，指导故障排查与优化工作。此外，还需要针对3G/4G互操作策略开展分场景（室内、室外、电梯等）的参数配置优化实验并进行测试对比分析，输出更切合现网、贴近用户体验的网络参数配置建议。

面向VoLTE，由于目前尚未成熟，因此运营商可通过实验室测试检验系统侧对VoLTE和eSRVCC的支持程度，结合外场测试情况验证真实网络下的VoLTE语音质量及考察对现有规划的影响。在VoLTE测试中，运营商可建立或进一步完善自动路测系统，利用远程控制设备自动获取测试控制信息并自动执行测试、传输数据到中央服务器，并自动输出报表。

智能管道应具备三种能力

运营商在LTE时代应充分挖掘海量数据的价值，通过对网络信令层的分析，分析、识别用户的终端业务行为；利用KQI指标量化体系，掌握用户或指定用户群的实际通话感受、数据业务使用感受（包括网络/非网络原因造成的通话质量与通话行为感受），帮助运营商客观了解用户使用业务的感受度。打造智能管道，运营商应该具备三种能力，分别是个性化需求识别的能力、个性化匹配/分发的能力和支持聚合模式的能力。

为了实现上述目标，必须搭建大数据挖掘分析平台，大数据分析平台应具备以下能力：

1）提高客户服务质量，实现市场精准营销；

2）根据网络关联模型，对网络资源进行优化配置；

3）通过差异化服务，更好的实现流量经营。

对此，带宽管理技术（DPI与DFI）、P2P流量识别技术和流量控制技术、基于Hadoop的数据分析处理体系等有助于运营商搭建大数据挖掘测试平台。