CN104184530A - 一种上行干扰的检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及通信领域，公开了一种上行干扰的检测方法及装置，用以判断所受干扰是否为新增干扰源。该方法为：基站获取在指定历史时间点采集的包含N个资源块RB的干扰信号功率的第一数据组，计算出第一全带宽干扰信号功率，以及获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，计算出第二全带宽干扰信号功率，将第一数据组与第二数据组进行比较，获得比较结果，根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。这样，基站将数学方法引入新增干扰源的判决，通过持续观察干扰信号的变化规律，可以判断出所受干扰是否为新增干扰源，从而及时进行干扰排查，并找到相应办法进行抑制。

Description

一种上行干扰的检测方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种上行干扰的检测方法及装置。

背景技术

在第三代移动通信系统的长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统中，从频率利用角度出发，系统都采用频率复用因子为1的蜂窝网络结构，即相邻的小区采用相同的频率段来工作，这样不可避免引起小区间的同频干扰。干扰根据信号的传输方向，分为上行干扰和下行干扰，LTE系统的上行干扰相对于下行干扰更加复杂、随机。LTE小区上行干扰中新的干扰的产生会严重影响LTE网络的质量，因此，尽快发现新的干扰的产生有助于及时进行干扰排查。

现有技术中，LTE网络上行干扰的检测方法主要是全带宽功率法。其工作原理是：上行干扰信号功率等于接收到总的信号功率减去有用信号功率。其中，干扰检测主要是以资源块(Resource Block，RB)为单位进行的，一个资源块的带宽为180KHz。

例如：一个带宽为20MHz的LTE信号，左右各留出1MHz的保护带，则全系统可以分为100个RB，系统首先对每个RB进行检测，可获取100个干扰信号功率，通过公式[1]计算得到整个带宽的干扰信号功率，其中，干扰信号功率是以dBm为单位的。

$P_{\mathrm{all}}=10*{\log }_{10}\underset{100}{\overset{i=1}{\mathrm{\Σ}}}\left({10}^{\frac{\mathrm{Pi}}{10}}\right)---\left[1\right]$

其中，P_i代表每个RB的干扰信号功率，P_all代表20MHz带宽上的干扰信号功率。

目前，判断LTE小区是否有新的干扰产生的方法主要是通过持续观察P_all是否增加，若增加的较多，就说明有新的干扰产生。但是，实际LTE网络中，现有的干扰源出现时刻不规则，并且功率也是时变的，这就导致相同干扰源产生的干扰变化很大，P_all也会因此发生变化。

综上所述，现有技术中，通过全带宽功率法只能检测LTE系统受干扰的程度，并不能准确区分所受干扰是来自于现有的干扰源还是新增的干扰源，也就不能及时进行干扰排查，并及时找到相应办法进行抑制。

发明内容

本发明实施例提供一种上行干扰的检测方法及装置，用以解决现有技术中基站不能确定所受干扰是否来自于新增干扰源的问题。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

一种上行干扰的检测方法，包括：

基站获取在指定历史时间点采集的包含N个RB的干扰信号功率的第一数据组，并计算出第一全带宽干扰信号功率；

基站获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，并计算出第二全带宽干扰信号功率；

基站将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果；

基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

这样，基站将数学方法引入新增干扰源的判决，通过持续观察干扰信号的变化规律，可以判断出所受干扰是否为新增干扰源，从而及时进行干扰排查，并找到相应办法进行抑制。

较佳地，基站将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果，包括：

基站在将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较过程中，计算两者的皮氏相关系数或/和欧式距离，所述皮氏相关系数或/和所述欧式距离用于表征所述第一数据组和所述第二数据组的相关性。

较佳地，基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源，包括：

基站采用所述皮氏相关系数计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则基站获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值时，认定存在新增干扰源。

较佳地，基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源，包括：

基站采用所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则基站获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，则认定存在新增干扰源。

较佳地，基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源，包括：

基站采用所述皮氏相关系数和所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则基站获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值，所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，认定存在新增干扰源。

一种上行干扰的检测装置，包括：

第一计算单元，用于获取在指定历史时间点采集的包含N个RB的干扰信号功率的第一数据组，并计算出第一全带宽干扰信号功率；

第二计算单元，用于获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，并计算出第二全带宽干扰信号功率；

比较单元，用于将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果；

判定单元，用于根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

这样，该装置将数学方法引入新增干扰源的判决，通过持续观察干扰信号的变化规律，可以判断出所受干扰是否为新增干扰源，从而及时进行干扰排查，并找到相应办法进行抑制。

较佳地，将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果时，所述比较单元具体用于：

在将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较过程中，计算两者的皮氏相关系数或/和欧式距离，所述皮氏相关系数或/和所述欧式距离用于表征所述第一数据组和所述第二数据组的相关性。

较佳地，根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，所述判定单元具体用于：

采用所述皮氏相关系数计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则所述判定单元获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值时，认定存在新增干扰源。

较佳地，根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，所述判定单元具体用于：

采用所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则所述判定单元获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，则认定存在新增干扰源。

较佳地，根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，所述判定单元具体用于：

采用所述皮氏相关系数和所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则所述判定单元获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值，所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，认定存在新增干扰源。

附图说明

图1为本发明实施例中基站检测干扰的示意图；

图2为本发明实施例中基站检测干扰的流程图；

图3为本发明实施例中基站检测干扰装置结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例设计了一种上行干扰的检测方法及装置，基站采用数学方法将新采集的上行干扰信号与历史采集的上行干扰信号进行比较，通过持续观察上行干扰信号的变化规律，判断出LTE网络所受干扰是否为新增干扰源，从而及时进行干扰排查，并找到相应办法进行抑制。

下面结合说明书附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。

参阅图1所示，本发明实施例中，在判断是否有新增干扰时，基站执行以下操作：

步骤100：基站获取在指定历史时间点采集的包含N个RB的干扰信号功率的第一数据组，并计算出第一全带宽干扰信号功率。

其中，该第一全带宽干扰信号功率根据第一数据组计算，较佳的，N＝100。

步骤110：基站获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，并计算出第二全带宽干扰信号功率。

其中，该第二全带宽干扰信号功率根据第二数据组计算，较佳的，N＝100。

步骤120：基站将第一数据组与第二数据组进行比较，获得比较结果。

具体地，在执行步骤120时，可以计算两者的皮氏相关系数或者欧式距离，皮氏相关系数或欧式距离均能够表征比较对象的相关性，根据相关性可以判定是否出现了新的干扰源。

其中，皮氏相关系数用于反映第一数据组与第二数据组之间相关关系密切程度的统计指标，皮氏相关系数的绝对值越大，表明两者的相关性越好。

皮氏相关系数是按积差方法计算，以第一数据组与第二数据组中的变量与各自平均值的离差为基础，通过两个离差相乘来反映两者的相关程度。

欧式距离用于反映第一数据组和第二数据组之间的距离，该距离可看作两者之间的相关程度，距离越小，表明两者相关性越好。

欧式距离是按二维空间中欧式距离的公式计算，以第一数据组中的变量与第二数据组中的变量一一对应的距离求和再平均的方法获取两者距离的平均值，通过平均值来反映两者的相关程度。

步骤130：基站根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

实际应用中，在执行步骤130时，可以采用但不限于以下两种方式，

第一种方式为：采用皮氏相关系数作为预设条件。

例如，基站获得比较结果后，判断是否第二全带宽干扰信号功率大于第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及第一数据组和第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值。

第二种方式为：采用欧式距离作为预设条件。

例如，基站获得比较结果后，判断是否第二全带宽干扰信号功率大于第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及第一数据组和第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值。

其中，第二全带宽干扰信号功率与第一全带宽干扰信号功率差值的阈值以及第一门限值与第二门限值可根据需要进行配置。

下面结合具体的应用场景对本发明实施例作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不仅限于此，具体流程参阅图2所示：

以20MHz的带宽为例，干扰检测以RB(180KHz)为单位进行，基站将全系统分为100RB。

步骤200：基站获取在指定历史时间点采集的100个RB的干扰信号功率，可记作x₁…x₁₀₀，并计算出全带宽干扰信号功率，可记作P₀。

其中，P₀根据公式[1]计算得出。

步骤210：基站获取最新采集的100个RB的干扰信号功率，可记作y₁…y₁₀₀，并计算出全带宽干扰信号功率，可记作P₁。

其中，P₁根据公式[1]计算得出。

步骤220：基站将x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据进行比较，获得比较结果。

具体地，基站将两组数据进行比较过程中，根据公式[2]计算两者的皮氏相关系数，或者，根据公式[3]计算两者的欧式距离。

$r=\frac{\underset{100}{\overset{i=1}{\mathrm{\Σ}}}(x_i-\stackrel{\‾}{x})(y_i-\stackrel{\‾}{y})}{\sqrt{\underset{100}{\overset{i=1}{\mathrm{\Σ}}}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2\·\underset{100}{\overset{i=1}{\mathrm{\Σ}}}{(x_i-\stackrel{\‾}{x})}^2}---\left[2\right]$

公式[2]中，xi是指定历史时间点采集的100个RB的干扰信号功率，是指定历史时间点采集的100个RB的干扰信号功率的平均值；y_i是最新采集的100个RB的干扰信号功率，是最新采集的100个RB的干扰信号功率的平均值；r是皮氏相关系数。

其中，r的取值范围是[-1，1]，|r|越大，即越接近1，则表明两组数据的相关性越好，反之，|r|越小，即越接近0，则表明两组数据的相关性越差。

$E=\frac{\sqrt{\underset{100}{\overset{i=1}{\mathrm{\Σ}}}}{(x_i-y_i)}^2}{100}---\left[3\right]$

公式[3]中，x_i是指定历史时间点采集的100个RB的干扰信号功率；y_i是最新采集的100个RB的干扰信号功率；E是欧式距离。

其中，欧式距离采用二维空间欧氏距离的公式，E值代表两组数据之间的距离，可看作两组数据的相关程度，E值越小，则两组数据的相关性越好，反之，E值越大，则两组数据相关性越差。

步骤230：基站根据比较结果，确定x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

具体地，基站采用的预设条件可以采用但不限于以下三种方式：

第一种方式为：采用皮氏相关系数作为预设条件。

例如，基站预先配置P₁与P₀差值的阈值为10％，第一门限值为0.8。基站获得比较结果后，判断是否P₁大于P₀且差值达到10％或以上，以及x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的r的绝对值小于0.8。若是，则认定存在新增干扰源；否则，则不能认定存在新增干扰源。

具体地，基站预先配置P₁与P₀差值的阈值为10％，第一门限值为0.8的原因包括：

若基站所受干扰来自于原有干扰源，则所受干扰波动幅度很小，即P₁与P₀差值的阈值很小，根据经验，基站配置P₁与P₀差值的阈值为10％，表明在P₁大于P₀且差值达到10％或以上时，所受干扰波动幅度很大，可能来自于新增干扰；

在P₁大于P₀且差值达到10％或以上时，x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的r的绝对值很小，表明两组数据相关性很小，差异较大，有局部数据异常变大，可以认定存在新增干扰源，根据经验，基站配置第一门限值为0.8。

其中，若P₁大于P₀且差值达到10％或以上，以及r的绝对值大于0.8，即x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据强相关，则表明原有干扰源增强，并非存在新增干扰源。

第二种方式为：采用欧式距离作为预设条件。

例如，基站预先配置P₁与P₀差值的阈值为10％，第二门限值为3。基站获得比较结果后，判断是否P₁大于P₀且差值达到10％或以上，以及x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的E值大于3。若是，则认定存在新增干扰源；否则，则不能认定存在新增干扰源。

具体地，基站预先配置P₁与P₀差值的阈值为10％，第二门限值为3的原因包括：

若基站所受干扰来自于原有干扰源，则所受干扰波动幅度很小，即P₁与P₀差值的阈值很小，根据经验，基站配置P₁与P₀差值的阈值为10％，表明在P₁大于P₀且差值达到10％或以上时，所受干扰波动幅度很大，可能来自于新增干扰；

在P₁大于P₀且差值达到10％或以上时，x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的E值很大，表明两组数据相关性很小，差异较大，有局部数据异常变大，可以认定存在新增干扰源，根据经验，基站配置第二门限值为3。

其中，若P₁大于P₀且差值达到10％或以上，以及E值小于3，即x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据强相关，则表明原有干扰源增强，并非存在新增干扰源。

第三种方式为：采用皮氏相关系数和欧式距离作为预设条件。

例如，基站预先配置P₁与P₀差值的阈值为10％，第一门限值为0.8，第二门限值为3。基站获得比较结果后，判断是否P₁大于P₀且差值达到10％或以上，以及x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的r的绝对值小于0.8并且E值大于3，若是，则认定存在新增干扰源；否则，则不能认定存在新增干扰源。

具体地，如第一种方式和第二种方式所述，根据经验，基站配置P₁与P₀差值的阈值为10％，第一门限值为0.8，第二门限值为3。

在P₁大于P₀且差值达到10％或以上时，若x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据的r的绝对值小于0.8，并且E值大于3，更能表明两组数据相关性很小，差异较大，有局部数据异常变大，可以认定存在新增干扰源。

其中，若P₁大于P₀且差值达到10％或以上，以及r的绝对值大于0.8或者E值小于3，即x₁…x₁₀₀与y₁…y₁₀₀两组数据强相关，则表明原有干扰源增强，并非存在新增干扰源。

基于上述实施例，参阅图3所示，本发明实施例中，上行干扰的检测装置包括第一计算单元300，第二计算单元310，比较单元320，判定单元330。

第一计算单元300，用于获取在指定历史时间点采集的包含N个RB的干扰信号功率的第一数据组，并计算出第一全带宽干扰信号功率；

第二计算单元310，用于获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，并计算出第二全带宽干扰信号功率；

比较单元320，用于将第一数据组与第二数据组进行比较，获得比较结果；

判定单元330，用于根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

较佳地，将第一数据组与第二数据组进行比较，获得比较结果时，比较单元具体用于：

在将第一数据组与第二数据组进行比较过程中，计算两者的皮氏相关系数或/和欧式距离，皮氏相关系数或/和欧式距离用于表征第一数据组和第二数据组的相关性。

较佳地，根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，判定单元330具体用于：

采用皮氏相关系数计算第一数据组和第二数据组的相关性，则判定单元330获得比较结果后，在判定第二全带宽干扰信号功率大于第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及第一数据组和第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值时，认定存在新增干扰源。

较佳地，根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，判定单元330具体用于：

采用欧式距离计算第一数据组和第二数据组的相关性，则判定单元330获得比较结果后，在判定第二全带宽干扰信号功率大于第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及第一数据组和第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，则认定存在新增干扰源。

较佳地，根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，判定单元330具体用于：

采用皮氏相关系数和欧式距离计算第一数据组和第二数据组的相关性，则判定单元330获得比较结果后，在判定第二全带宽干扰信号功率大于第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及第一数据组和第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值，第一数据组和第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，认定存在新增干扰源。

综上所述，本发明实施例中，基站获取在指定历史时间点采集的包含N个RB的干扰信号功率的第一数据组，计算出第一全带宽干扰信号功率，以及获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，计算出第二全带宽干扰信号功率，将第一数据组与第二数据组进行比较，获得比较结果，根据比较结果，确定第一数据组和第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。这样，基站将数学方法引入新增干扰源的判决，通过持续观察干扰信号的变化规律，可以判断出所受干扰是否为新增干扰源，从而及时进行干扰排查，并找到相应办法进行抑制。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明实施例进行各种改动和变型而不脱离本发明实施例的精神和范围。这样，倘若本发明实施例的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种上行干扰的检测方法，其特征在于，包括：

基站获取在指定历史时间点采集的包含N个资源块RB的干扰信号功率的第一数据组，并计算出第一全带宽干扰信号功率；

基站获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，并计算出第二全带宽干扰信号功率；

基站将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果；

基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基站将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果，包括：

基站在将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较过程中，计算两者的皮氏相关系数或/和欧式距离，所述皮氏相关系数或/和所述欧式距离用于表征所述第一数据组和所述第二数据组的相关性。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源，包括：

基站采用所述皮氏相关系数计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，在基站获得所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数后，判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值时，认定存在新增干扰源。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源，包括：

基站采用所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，在基站获得所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离后，判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，则认定存在新增干扰源。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基站根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源，包括：

基站采用所述皮氏相关系数和所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则基站获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值，所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，认定存在新增干扰源。

6.一种上行干扰的检测装置，其特征在于，包括：

第一计算单元，用于获取在指定历史时间点采集的包含N个RB的干扰信号功率的第一数据组，并计算出第一全带宽干扰信号功率；

第二计算单元，用于获取最新采集的包含N个RB的干扰信号功率的第二数据组，并计算出第二全带宽干扰信号功率；

比较单元，用于将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果；

判定单元，用于根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较，获得比较结果时，所述比较单元具体用于：

在将所述第一数据组与所述第二数据组进行比较过程中，计算两者的皮氏相关系数或/和欧式距离，所述皮氏相关系数或/和所述欧式距离用于表征所述第一数据组和所述第二数据组的相关性。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，所述判定单元具体用于：

采用所述皮氏相关系数计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则所述判定单元获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值时，认定存在新增干扰源。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，所述判定单元具体用于：

采用所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则所述判定单元获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，则认定存在新增干扰源。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，根据比较结果，确定所述第一数据组和所述第二数据组的相关性符合预设条件时，认定存在新增干扰源时，所述判定单元具体用于：

采用所述皮氏相关系数和所述欧式距离计算所述第一数据组和所述第二数据组的相关性，则所述判定单元获得比较结果后，在判定所述第二全带宽干扰信号功率大于所述第一全带宽干扰信号功率且差值达到设定阈值，以及所述第一数据组和所述第二数据组的皮氏相关系数绝对值小于预设的第一门限值，所述第一数据组和所述第二数据组的欧式距离大于预设的第二门限值时，认定存在新增干扰源。