CN104221417B - 干扰源识别方法及系统 - Google Patents
干扰源识别方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104221417B CN104221417B CN201280002766.2A CN201280002766A CN104221417B CN 104221417 B CN104221417 B CN 104221417B CN 201280002766 A CN201280002766 A CN 201280002766A CN 104221417 B CN104221417 B CN 104221417B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- interference
- frequency range
- analyzed
- frequency
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/04—Arrangements for maintaining operational condition
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
- H04W24/08—Testing, supervising or monitoring using real traffic
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种干扰源识别方法，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项(S1)；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征(S2)；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别(S3)。本发明还公开了一种干扰源识别系统。本发明实施例能够提高GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种干扰源识别方法及系统。
背景技术
在通信网络中，各种干扰源的识别一直是网络优化工作的重点。在网络优化的过程中，需要通过一系列的指标分析及经验来识别干扰源类型，并与对应的干扰解决方案联系起来。
当前业界的干扰排查方案主要通过用户投诉和KPI（Key Performance Index，关键绩效指标），结合问题小区的上行频点扫描的电平值（仅观察电平值大小）来分析是否存在干扰。首先通过话统指标来查找高干扰带小区，再对疑似干扰的小区通过现场扫频或发送DummyBurst（空闲突发脉冲序列）对比干扰带等方法，来分析其干扰源。
上述的干扰排查方案，完成一个BSC（Base Station Controller，基站控制器）分析一般需要一周时间，在这期间需要采集各种数据，最后在确定干扰源之后再去现场排除干扰故障。然而，现有的方案较多的依赖于工程师的经验，在前期的干扰分析中往往存在误差，并影响后期的干扰排查，从而会造成资源的浪费。而且，现有的网络统计分析仅通过小区配臵的频点数据进行分析，这样就束缚了一些干扰源种类的判断。虽然不少技术的提出都不断地增强了干扰分析的能力，但是对于干扰源的识别仍然没有提升到频谱分析这一关键的要素上。在上行干扰源越来越复杂的情况下，就需要特定的干扰源识别规则，通过定性、定量以及自动化的高效分析，来解决频域和时域上的干扰问题。
发明内容
本发明实施例的多个方面提供了一种干扰源识别方法及系统，能够提高GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种干扰源识别方法，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别。
结合第一方面，在第一种实现方式下，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第二种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；
如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第三种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；
如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；
计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；
如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配臵的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第四种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；
如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；
如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第五种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；
判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第六种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差；
如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；
当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值；
判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第七种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；
判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第八种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差；
如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。
第二方面，本发明实施例提供了一种干扰源识别系统，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别。
结合第二方面，在第一种实现方式下，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第二种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
互调仿真子单元，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
第一均值计算子单元，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；和，
第一互调干扰判断子单元，用于如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第三种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
互调仿真子单元，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
第二均值计算子单元，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；
第二互调干扰判断子单元，用于如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
第一移动平均数计算子单元，用于当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；
第一相关性计算子单元，用于计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；
第三互调干扰判断子单元，用于如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；和，
第四互调干扰判断子单元，用于当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配臵的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第四种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
斜率截距计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；
第一CDMA干扰判断子单元，用于如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
第二相关性计算子单元，用于当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；
第二CDMA干扰判断子单元，用于如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；和，
第三CDMA干扰判断子单元，用于当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第五种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
区间计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
疑似宽带干扰分析子单元，用于如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
第三相关性计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；和，
第一宽带干扰判断子单元，用于判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第六种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
区间计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
疑似宽带干扰分析子单元，用于如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
第二移动平均数计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
第四相关性计算子单元，用于计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
第三均值计算子单元，用于计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差；
第二宽带干扰判断子单元，用于如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；
差值计算子单元，用于当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值；和，
第三宽带干扰判断子单元，用于判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第七种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
频点干扰计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
疑似频点干扰分析子单元，用于如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
第五相关性计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；和，
第一频点干扰判断子单元，用于判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
结合第二方面或第二方面的第一种实现方式，在第八种实现方式下，所述干扰分析单元包括：
频点干扰计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
疑似频点干扰分析子单元，用于如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
第三移动平均数计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
第六相关性计算子单元，用于计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
第四均值计算子单元，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差；和，
第二频点干扰判断子单元，用于如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。
本发明实施例提供的干扰源识别方法及系统，利用频域与时域相结合的分析方法，能够有效分析GSM网络中存在的干扰源，同时能够对复合型干扰源能够有效区分，对干扰源的主次程度进行分析。提高了GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。
附图说明
图1是本发明实施例中一种干扰源识别方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中对某个频率在时域上累计分布统计的示意图；
图3是本发明实施例中对某个频率在时域上概率分布统计的示意图；
图4是本发明实施例中对被分析小区的频段在整个频域上的呈现的示意图；
图5是本发明实施例中互调产物仿真结果的示意图；
图6是本发明实施例中闲时干扰频域呈现的示意图；
图7是本发明实施例中闲时DummyBurst发送后的频域呈现的示意图；
图8是本发明实施例中CDMA干扰仿真模型的示意图；
图9是本发明实施例中CDMA干扰分析中所采集的数据的电平频域呈现的示意图；
图10是本发明实施例中呈现宽带特征的互调干扰的示意图；
图11是本发明实施例中有源阻断器的干扰特征的示意图；
图12是本发明实施例中宽带直放站的干扰特征的示意图；
图13是本发明实施例中表现为选频直放站干扰特征的互调特征的示意图；
图14是本发明实施例中选频直放站干扰频域特征的示意图；
图15是本发明实施例中一种干扰源识别系统的结构示意图；
图16是本发明实施例中一种数据处理单元的结构示意图；
图17是本发明提供的干扰分析单元的第一实施例的结构示意图；
图18是本发明提供的干扰分析单元的第二实施例的结构示意图；
图19是本发明提供的干扰分析单元的第三实施例的结构示意图；
图20是本发明提供的干扰分析单元的第四实施例的结构示意图；
图21是本发明提供的干扰分析单元的第五实施例的结构示意图；
图22是本发明提供的干扰分析单元的第六实施例的结构示意图；
图23是本发明提供的干扰分析单元的第七实施例的结构示意图；
图24是本发明实施例中一种计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，是本发明实施例中一种干扰源识别方法的流程示意图。
本发明实施例提供一种干扰源识别方法，具体包括以下步骤：
S1、从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据。
本发明实施例提供的干扰源识别方法，基于从基站侧获取的频点扫描数据（“频点”是对固定频率的编号），结合干扰源仿真模型作频域相关性分析，识别出干扰源。其中，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和DummyBurst（空闲突发脉冲序列）数据中的至少一项，具体如下：
闲时数据是指在闲时发射时段采集的频点的信号功率数据；闲时一般话务量较低，此时互调干扰最弱。
忙时数据是指在忙时发射时段采集的频点的信号功率数据；忙时由于话务量较大，一般伴随多种干扰特征，使用忙时段数据进行干扰源分析较为有代表性。
DummyBurst数据是指在DummyBurst发射时段采集的频点的信号功率数据；空闲突发脉冲序列DummyBurst的功能是：在闲时时隙上发射固定的脉冲信号模拟高话务，通过人为抬升系统底噪观察网络中存在的互调产物。
S2、对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
步骤S2具体包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
其中，概率密度函数为：
本发明实施例根据概率密度函数对被分析的频段内的每个频率进行统计分析之后，即可得到本分析的频段内每个频率对应的电平值。如图2所示，是对某个频率在时域上累计分布统计的示意图；如图3所示，是对某个频率在时域上概率分布统计的示意图；结合图2和图3，对某个频率在时域上概率密度进行统计分析，可以根据需要得到落入某一个概率区间的电平，并将该概率区间的电平作为所述频率对应的电平。
如图4所示，是对小区被分析的频段在整个频域上的呈现，其中每个频率的功率均是经过概率密度函数计算后所对应的电平值。
本发明实施例通过上述的数据分析处理后，可将时域和频域上的三维统计数据转化为电平频域二维数据进行频域分析，提高分析干扰源的效率。
S3、根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别。
本发明实施例提供的干扰源识别方法，被分析的频段上的干扰源包括互调干扰、码分多址CDMA干扰、宽带直放站干扰、有源阻断器干扰和频点干扰中的至少一项。下面结合图5～图14，对各种干扰源的分析方法进行详细描述。
一、互调干扰分析
在通信网络中，不同信号在经过非线性元件时会产生新的频率的信号，即互调产物，如果该互调产物落在工作频率上，则形成互调干扰。
在一个可选的实施例中，当被分析的频段是可以采集DummyBurst数据的频段时，基于被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据，判断被分析的频段是否存在互调干扰。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S101～S103，如下：
S101、从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率。
具体的，根据被分析的频段的频率配臵信息进行互调产物仿真的流程如下：
假设为被分析的频段配臵的工作频率包括f1、f2、f3…fm，m≥1；根据所述工作频率进行互调产物仿真，获得互调产物：IM7=FIM1+FIM2+FIM3+FIM4-FIM5-FIM6-FIM7。
其中，FIM1～FIM7是互调产物仿真的中间变量；在互调产物仿真过程中，采用多层嵌套遍历计算方法将中间变量代入频率f1～fm中，计算获得互调产物IM7；IM7是IM71…IM7K的集合，包含频率f1、f2、f3…fm的所有IM3、IM5、IM7阶互调。
对于任意互调产物有如下规则：
三阶互调产物IM3频率展宽：中心频率左右各200KHz，为信号带宽3倍；
五阶互调产物IM5频率展宽：中心频率左右各400KHz，为信号带宽5倍；
七阶互调产物IM7频率展宽：中心频率左右各600KHz，为信号带宽7倍。
在进行互调产物仿真时，每个互调产物都对应一个频率，每一个频率由于遍历都会落入多个单位X（W），而实际采样的电平单位为dBm，因此需要将互调产物仿真结果的单位换算为X1，X1=10logX1。
在获得互调产物后，再对互调产物进行过滤。以P-GSM为例，BandUp=890MHz～915MHz，以该频段对所有互调产物进行过滤，可以得到所有落在该频段内的互调产物。如图5所示，是被分析的频段的互调产物仿真结果的一个实施例的示意图，根据互调产物集合可分析出落在被分析的频段上的互调产物。
本发明实施例根据产物仿真结果，能够确定小区的互调产物所归属的所有频率F1、F2、F3…Fn，获得互调产物对应的频率的集合An=（F1、F2、F3…Fn），n≥1，且n≤m。
S102、根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值。其中，互调产物对应的频率是指通过互调产物仿真后，互调产物所落到GSM接收带内的频率。
如图6所示，是本发明实施例中闲时干扰频域呈现的示意图。如图7所示，是本发明实施例中闲时DummyBurst发送后的频域呈现的示意图。
互调产物对应的频率在闲时的干扰均值为
互调产物对应的频率在DummyBurst时段的干扰均值为
其中，An表示闲时频率Fn的功率；Bn表示DummyBurst时段频率Fn的功率。
S103、如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
具体的，假设互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差为D，D=A-B。
当D＞Dd时，确定被分析的频段存在互调干扰；当D≤Dd时，确定被分析的频段不存在互调干扰。其中，Dd是设定的第一互调干扰门限，且Dd可根据实际应用中的经验来设定。
进一步的，当D＞Dd时，判断互调产物是否落在为被分析的频段配臵的工作频率上；若是，则确定被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定被分析的频段存在潜在互调干扰。
在另一个可选的实施例中，当被分析的频段是不可以采集DummyBurst数据的小区时，基于被分析的频段的闲时数据和忙时数据，通过频域相关性和时域差值分析进行互调干扰分析。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S201～S207，如下：
S201、从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率。
步骤S201与上述步骤S101相似，在此不再详细说明。
S202、根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值。
互调产物对应的频率在闲时的干扰均值为
互调产物对应的频率在忙时的干扰均值为
其中，An表示闲时频率Fn的功率；Cn表示忙时频率Fn的功率。
S203、如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差为E：E=A-C。
当E＞Ed时，满足互调干扰的第一条件；当D≤Ed时，确定被分析的频段不存在互调干扰；其中，Ed是设定的第二互调干扰门限，且Ed可根据实际应用中的经验来设定。
S204、当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数。
仿真移动平均数表示为具体的，根据被分析的频段的频率配臵信息进行互调产物仿真，获得互调产物对应的频率和电平的集合后，假设i=10，则表示在被分析的频段的频率中，从低频到高频的方向（或者从低频到高频的方向），每10个频率分为一组，表示互调干扰仿真模型中每10个频率的移动平均数。
忙时移动平均数表示为获得被分析的忙时数据的频率和电平的集合后，假设j=10，则表示在被分析的频段的频率中，从低频到高频的方向（或者从低频到高频的方向），每10个频率分为一组，表示忙时数据中每10个频率的移动平均数。
S205、计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性。
其中，两类平均数之间的相关性为：和是相关性计算公式中的函数，相关性计算公式是本领域的常用技术，在此不进行详细描述。
S206、如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
具体的，ρd为设定的第一相关性门限。当ρx,y＞ρd时，满足互调干扰的第二条件；当ρx,y≤ρd时，确定被分析的频段不存在互调干扰。
S207、当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配臵的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。
二、CDMA干扰分析
CDMA（Code Division Multiple Access，码分多址）干扰是指：CDMA设备下行由于带外抑制不够而造成信号泄露至GSM（Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统）频段，形成GSM底噪抬升而影响通信的干扰。其中，如果分析E-GSM频段，则需要对E-GSM频段进行全频段分析。如果分析P-GSM频段，则只需要分析P-GSM频段中的1～35频点。
本发明实施例基于从基站侧获取的被分析的频段的频点扫描数据，使用忙时数据结合CDMA干扰算法识别CDMA干扰。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S301～S305，如下：
S301、根据被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距。
具体的，斜率a和截距b的计算方法如下：
其中，x为被分析的频段中的某一频率，y是采集的忙时数据中所述频率对应的功率。
S302、如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
假设，设定的斜率门限为ad，截距门限为bd；若a＞ad，且b＞bd时，满足CDMA干扰的第一条件；否则判定被分析的频段不存在CDMA干扰。
S303、当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰模型的相关性及干扰标准差。
如图8所示，是本发明实施例中CDMA干扰仿真模型的示意图；如图9所示，是本发明实施例中CDMA干扰分析中所采集的数据的电平频域呈现的示意图。
小区忙时电平数据与干扰模型的相关性为ρx,y，CDMA干扰仿真模型的干扰标准差为SA，小区忙时电平数据的干扰标准差为SB，计算方法如下：
其中，相关系计算公式中的x表示小区忙时电平数据，y表示CDMA干扰仿真模型的电平数据；σx和σy是相关性计算公式中的函数，相关性计算公式是本领域的常用技术，在此不进行详细描述。SA公式中的XI表示CDMA干扰仿真模型中某一频率的功率，SA公式中的表示CDMA干扰仿真模型中所有频率的平均功率，SA公式中的N表示所述CDMA干扰仿真模型中的频率的总数量。SB公式中的XI表示所采集的忙时数据中某一频率的功率，SB公式中的表示所采集的忙时数据中所有频率的平均功率，SB公式中的N表示所采集的忙时数据中的频率的总数量。
S304、如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
假设设定的第二相关性门限为ρd，第一干扰标准差门限为△S；当ρx,y＞ρd时，若SA-SB＜△S，满足CDMA干扰的第二条件；否则判定被分析的频段不存在CDMA干扰。
S305、当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
三、宽带直放站及有源阻断器干扰分析
由于宽带直放站及信号阻断器的出现，经常造成网络的上行频段被干扰（整个或部分频段而非个别频率），本发明实施例基于从基站侧获取的频点扫描数据，对不同时段（闲时、忙时、DummyBurst时段）的频率对应的功率特征进行分析，可以得知被分析的频段是否存在宽带设备或阻断器干扰。
在一个可选的实施方式中，基于从基站侧获取的被分析的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，进行宽带直放站及有源阻断器干扰分析。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S401～S404，如下：
S401、根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差。
具体的，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数确定干扰分析粒度，将所述被分析的频段划分为多个分析区间。其中，干扰分析粒度的粒度越细，则分析得越细。例如，例如为被分析的频段配臵有124个频率，干扰分析粒度设臵为4，则被分析的频段被划分为4个分析区间，每31个频率为一个分析区间。
划分出分析区间后，计算所有分析区间中的频率的电平均值其中，N表示所述被分析的频段的分析区间的数量，Xi表示每个分析区间中频率的电平均值。
根据分析区间内的电平值，计算其干扰标准差其中，公式中的XI表示某一分析区间中频率的电平均值，表示所有分析区间中的频率的电平均值，N表示所述被分析的频段的分析区间的数量。
S402、如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰。
S403、当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性。
具体的，时域差值相关性的计算方法如下：
其中，F忙表示所述被分析的频段的忙时数据中的某一个频率的电平，F闲表示所述被分析的频段的闲时数据中的某一个频率的电平，FDummy表示所述被分析的频段的DummyBurst数据中的某一个频率的电平，Vi表示所述某一个频率在忙时和闲时的电平差值；Vj表示所述某一个频率在DummyBurst时段和闲时的电平差值；N表示所述被分析的频段配臵的频率总数；Vi'表示所述被分析的频段中的所有频率在忙时和闲时的电平差值的平均值；Vj'表示所述被分析的频段中的所有频率在DummyBurst时段和闲时的电平差值的平均值。表示时域差值相关性，和是相关性计算公式中的函数，相关性计算公式是本领域的常用技术，在此不进行详细描述。
S404、判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
假设第三相关性门限为0.8，当时，说明忙时和互调特性呈强相关，确定被分析的频段中的疑似宽带干扰为互调干扰。当时，确定被分析的频段中的疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
如图10所示，是呈现宽带特征的互调干扰的示意图，“DummyBurst时段和闲时的电平差值”及“忙时和闲时的电平差值”呈现出相关性，此处的干扰为同时存在宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
在另一个可选的实施方式中，基于被分析的频段的忙时数据和闲时数据，进行宽带直放站及有源阻断器干扰分析。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S501～S508，如下：
S501、根据被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差。
S502、如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰。
步骤S501～S502与上述的步骤S401～S402相似，在此不再详细说明。
S503、当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数。
忙时移动平均数的计算公式为：是每M个频率的移动平均数；Fi表示忙时数据中M个频率中的某一个频率的电平，ΣFi表示所述M个频率的电平值总和。
仿真移动平均数的计算公式为：Vn是N个频率的移动平均数；Fj表示互调干扰仿真模型中N个频率中的某一个频率的电平，ΣFj表示所述N个频率的电平值总和。
S504、计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性。
S505、计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差。
S506、如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰。
S507、当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值。
S508、判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。
假设差值门限为X，当V1<X时，确定被分析的频段存在的宽带干扰为源阻断器干扰。当V1≥X，确定被分析的频段存在的宽带干扰为直放站干扰。
如图11所示，是有源阻断器的干扰特征的示意图，在差值分析中，部分区域的差值小于X，判定为有源阻断器持续性干扰。如图12所示，是宽带直放站的干扰特征的示意图。
四、频点干扰分析
选频直放站干扰是频点干扰中最常见的干扰，选频直放站用于对个别频点进行有效放大，但往往由于增益设臵不当而导致频点干扰。
在一个可选的实施方式中，基于从基站侧获取的被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，进行频点干扰分析。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S601～S604，如下：
S601、根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差。
当被分析的频段发生频点干扰时，所采集的忙时数据既包含所述被分析的频段中的每个频率的电平数据，还包含其他频率的干扰数据。
同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及底噪标准差的计算方法如下：
（a）、对于所采集的忙时数据中的频率，按照每三个相邻频率一组，分别计算每一组频率的电平均值。
假设，所采集的忙时数据中所有频率从低到高依次为F1、F2、F3…Fn-2、Fn-1和Fn；分别计算F1、F2和F3的电平均值、F2、F3和f4的电平均值、F3、F4和F5的电平均值、…Fn-2、Fn-1和Fn的电平均值。
（b）、将每一组电平均值与设定的电平门限值进行比较，将大于所述电平门限值的一组电平均值对应的频率筛选出来，计算所筛选出的频率的电平均值。
例如，只有F1、F2和F3的电平均值、F3、F4和F5的电平均值、Fn-2、Fn-1和Fn的电平均值大于所述电平门限值，则筛选出频率F2、F4和Fn-1。
为方便描述，本实施例将除去所述筛选出的频率之外的其他频率，称为底噪频率。
（c）、计算所有的底噪频率的电平均值，获得底噪均值电平
（d）、计算同邻频信号功率与底噪的隔离度
（e）、计算底噪标准差其中，FI表示所采集的忙时数据中的某一底噪频率的功率，N表示所采集的忙时数据中的底噪频率的总数量。
S602、如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰。
S603、当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性。
步骤S603中计算时域差值相关性的方法，与上述的步骤S403相似，在此不再详细说明。
S604、判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
假设第五相关性门限为0.8，当时，说明忙时和互调特性呈强相关，确定被分析的频段中的疑似频点干扰为互调干扰。当时，确定被分析的频段中的疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
在一个可选的实施方式中，基于被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，进行选频直放站干扰分析。
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括步骤S701～S706，如下：
S701、根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差。
S702、如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰。
步骤S701～S702与上述步骤S601～S602相似，在此不再详细说明。
S703、当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数。
步骤S703中计算忙时移动平均数和仿真移动平均数的方法，与上述步骤S503相同，在此不再详细描述。
S704、计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
S705、根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差。
S706、如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。
如图13所示，是本发明实施例中表现为选频直放站干扰特征的互调特征的示意图；如图14所示，是本发明实施例中选频直放站干扰频域特征的示意图。
本发明实施例提供的干扰源识别方法，利用频域与时域相结合的分析方法，能够有效分析GSM网络中存在的干扰源，同时能够对复合型干扰源能够有效区分，对干扰源的主次程度进行分析。提高了GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。
本发明实施例还提供一种干扰源识别系统，能够实施上述实施例中的干扰源识别方法的流程。
参见图15，是本发明实施例中一种干扰源识别系统的结构示意图。
本发明实施例中一种干扰源识别系统，包括：
数据采集单元11，用于从基站侧获取被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元12，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元13，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别。
参见图16，是本发明实施例中一种数据处理单元的结构示意图。
本发明实施例中一种数据处理单元12，包括：
概率密度统计子单元121，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元122，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
参见图17，是本发明提供的干扰分析单元的第一实施例的结构示意图。
在第一实施例中，干扰分析单元13包括：
互调仿真子单元101，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
第一均值计算子单元102，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；和，
第一互调干扰判断子单元103，用于如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
参见图18，是本发明提供的干扰分析单元的第二实施例的结构示意图。
在第二实施例中，干扰分析单元13包括：
互调仿真子单元201，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
第二均值计算子单元202，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；
第二互调干扰判断子单元203，用于如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
第一移动平均数计算子单元204，用于当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；
第一相关性计算子单元205，用于计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；
第三互调干扰判断子单元206，用于如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；和，
第四互调干扰判断子单元207，用于当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配臵的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。
参见图19，是本发明提供的干扰分析单元的第三实施例的结构示意图。
在第三实施例中，干扰分析单元13包括：
斜率截距计算子单元301，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；
第一CDMA干扰判断子单元302，用于如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
第二相关性计算子单元303，用于当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；
第二CDMA干扰判断子单元304，用于如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；和，
第三CDMA干扰判断子单元305，用于当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
参见图20，是本发明提供的干扰分析单元的第四实施例的结构示意图。
在第四实施例中，干扰分析单元13包括：
区间计算子单元401，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
疑似宽带干扰分析子单元402，用于如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
第三相关性计算子单元403，用于当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；和，
第一宽带干扰判断子单元404，用于判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
参见图21，是本发明提供的干扰分析单元的第五实施例的结构示意图。
在第五实施例中，干扰分析单元15包括：
区间计算子单元501，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
疑似宽带干扰分析子单元502，用于如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
第二移动平均数计算子单元503，用于当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
第四相关性计算子单元504，用于计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
第三均值计算子单元505，用于计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差；
第二宽带干扰判断子单元506，用于如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；
差值计算子单元507，用于当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值；和，
第三宽带干扰判断子单元508，用于判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。
参见图22，是本发明提供的干扰分析单元的第六实施例的结构示意图。
在第六实施例中，干扰分析单元13包括：
频点干扰计算子单元601，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
疑似频点干扰分析子单元602，用于如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
第五相关性计算子单元603，用于当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；和，
第一频点干扰判断子单元604，用于判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
参见图23，是本发明提供的干扰分析单元的第七实施例的结构示意图。
在第七实施例中，干扰分析单元包括：
频点干扰计算子单元701，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
疑似频点干扰分析子单元702，用于如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
第三移动平均数计算子单元703，用于当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
第六相关性计算子单元704，用于计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
第四均值计算子单元705，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差；和，
第二频点干扰判断子单元706，用于如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。
本发明实施例提供的干扰源识别系统，利用频域与时域相结合的分析方法，能够有效分析GSM网络中存在的干扰源，同时能够对复合型干扰源能够有效区分，对干扰源的主次程度进行分析。提高了GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。
参见图24，本发明实施例提供一种计算机系统，包括输入装臵241、输出装臵242、存储器243和处理器244，该处理器244可执行如下步骤：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别。
处理器244执行程序的进一步详细技术方案，可以但不限于上述图2～图14所示的实施例的详细描述。
其中存储器243用于存储处理器244需要执行的程序，进一步的，存储器243还可以存储处理器244在计算过程中产生的结果。
除图24所示的连接方式之外，在本发明的其它一些实施例中，输入装臵241、输出装臵242、存储器243和处理器244还可以通过总线连接。该总线可以是ISA（IndustryStandard Architecture，工业标准体系结构）总线、PCI（Peripheral Component，外部设备互连）总线或EISA（Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准体系结构）总线等。所述总线可以是一条或多条物理线路，当是多条物理线路时可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
在本发明实施例中还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质中存储有计算机程序，该计算机程序可执行上述图2～图14所示的实施例中的步骤。
需要说明的是，以上所描述的装臵实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装臵实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本发明而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘，U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (30)
1.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根据为所述被分析的频段配置的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；
如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
2.如权利要求1所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
3.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根据为所述被分析的频段配置的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；
如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；
计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；
如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配置的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。
4.如权利要求3所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
5.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；
如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；
如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
6.如权利要求5所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
7.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配置的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；
判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
8.如权利要求7所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
9.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配置的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差；
如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；
当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值；
判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。
10.如权利要求9所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
11.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；
判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
12.如权利要求11所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
13.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：
从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；
根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：
根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差；
如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。
14.如权利要求13所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：
对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；
通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
15.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
互调仿真子单元，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根据为所述被分析的频段配置的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
第一均值计算子单元，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；和，
第一互调干扰判断子单元，用于如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。
16.如权利要求15所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
17.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
互调仿真子单元，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根据为所述被分析的频段配置的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；
第二均值计算子单元，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；
第二互调干扰判断子单元，用于如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；
第一移动平均数计算子单元，用于当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；
第一相关性计算子单元，用于计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；
第三互调干扰判断子单元，用于如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；和，
第四互调干扰判断子单元，用于当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配置的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。
18.如权利要求17所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
19.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
斜率截距计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；
第一CDMA干扰判断子单元，用于如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；
第二相关性计算子单元，用于当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；
第二CDMA干扰判断子单元，用于如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；和，
第三CDMA干扰判断子单元，用于当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。
20.如权利要求19所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
21.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
区间计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配置的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
疑似宽带干扰分析子单元，用于如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
第三相关性计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；和，
第一宽带干扰判断子单元，用于判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。
22.如权利要求21所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
23.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
区间计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配置的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；
疑似宽带干扰分析子单元，用于如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；
第二移动平均数计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
第四相关性计算子单元，用于计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
第三均值计算子单元，用于计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差；
第二宽带干扰判断子单元，用于如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；
差值计算子单元，用于当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值；和，
第三宽带干扰判断子单元，用于判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。
24.如权利要求23所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
25.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
频点干扰计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
疑似频点干扰分析子单元，用于如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
第五相关性计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；和，
第一频点干扰判断子单元，用于判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。
26.如权利要求25所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
27.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；
数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，
干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；
其中，所述干扰分析单元包括：
频点干扰计算子单元，用于根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；
疑似频点干扰分析子单元，用于如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；
第三移动平均数计算子单元，用于当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；
第六相关性计算子单元，用于计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；
第四均值计算子单元，用于根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差；和，
第二频点干扰判断子单元，用于如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。
28.如权利要求27所述的干扰源识别系统，其特征在于，所述数据处理单元包括：
概率密度统计子单元，用于对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；和，
功率分析子单元，用于通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。
29.一种计算机系统，其特征在于，包括输入装置、输出装置、存储器和处理器，所述处理器用于执行权利要求1至14任意一项所述的方法。
30.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1至14任意一项所述的方法。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2012/085412 WO2014082214A1 (zh) | 2012-11-28 | 2012-11-28 | 干扰源识别方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104221417A CN104221417A (zh) | 2014-12-17 |
| CN104221417B true CN104221417B (zh) | 2018-02-23 |
Family
ID=50827025
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201280002766.2A Active CN104221417B (zh) | 2012-11-28 | 2012-11-28 | 干扰源识别方法及系统 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104221417B (zh) |
| WO (1) | WO2014082214A1 (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108668309B (zh) * | 2017-03-30 | 2021-06-15 | 中国移动通信集团贵州有限公司 | 一种干扰源的定位方法、装置及设备 |
| CN107101713B (zh) * | 2017-05-04 | 2019-06-28 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 一种卡车接收机的底噪超标排查方法及系统 |
| CN113242103B (zh) * | 2021-05-10 | 2022-08-23 | 成都华日通讯技术股份有限公司 | 一种干扰信号源自动监测方法 |
| CN115728588B (zh) * | 2022-12-23 | 2023-06-13 | 广州力赛计量检测有限公司 | 一种基于大数据的电磁兼容检测系统和方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1501234A1 (de) * | 2003-07-25 | 2005-01-26 | Com-Research GmbH Solutions for Communication Systems | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung des dominanten Störtyps |
| CN101150374A (zh) * | 2006-09-20 | 2008-03-26 | 中国电信股份有限公司 | Cdma系统中搜索准最优和准最差扰码组的方法 |
| CN101312577A (zh) * | 2007-05-22 | 2008-11-26 | 北京信威通信技术股份有限公司 | 一种识别干扰源类型的方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002051044A1 (en) * | 2000-12-20 | 2002-06-27 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Method and apparatus for classifying interference |
| CN102547781B (zh) * | 2010-12-14 | 2015-08-05 | 中国移动通信集团广东有限公司 | 互调干扰小区的确定方法和装置 |
| CN102340799B (zh) * | 2011-11-09 | 2014-01-15 | 广州逸信电子科技有限公司 | 一种gsm上行干扰源判断方法 |
-
2012
- 2012-11-28 WO PCT/CN2012/085412 patent/WO2014082214A1/zh active Application Filing
- 2012-11-28 CN CN201280002766.2A patent/CN104221417B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1501234A1 (de) * | 2003-07-25 | 2005-01-26 | Com-Research GmbH Solutions for Communication Systems | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung des dominanten Störtyps |
| CN101150374A (zh) * | 2006-09-20 | 2008-03-26 | 中国电信股份有限公司 | Cdma系统中搜索准最优和准最差扰码组的方法 |
| CN101312577A (zh) * | 2007-05-22 | 2008-11-26 | 北京信威通信技术股份有限公司 | 一种识别干扰源类型的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104221417A (zh) | 2014-12-17 |
| WO2014082214A1 (zh) | 2014-06-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106912015B (zh) | 一种基于移动网络数据的人员出行链识别方法 | |
| CN104396188B (zh) | 用于对移动网络性能问题进行根本原因分析的系统和方法 | |
| CN105898762B (zh) | 基站优化及部署方法和装置 | |
| CN108141645A (zh) | 具有成对深度排序的视频重点检测 | |
| CN103795613B (zh) | 一种在线社交网络中朋友关系预测的方法 | |
| CN107609708A (zh) | 一种基于手机游戏商店的用户流失预测方法及系统 | |
| CN104221417B (zh) | 干扰源识别方法及系统 | |
| CN108289121A (zh) | 营销信息的推送方法及装置 | |
| CN105340311B (zh) | 网络设备、网络业务预测装置和方法 | |
| CN112104495B (zh) | 一种基于网络拓扑的系统故障根因定位方法 | |
| CN109462853B (zh) | 一种基于神经网络模型的网络容量预测方法 | |
| CN108243435B (zh) | 一种lte小区场景划分中的参数优化方法及装置 | |
| CN106454729A (zh) | 一种城市轨道交通站点选址规划方法和装置 | |
| CN104850489B (zh) | 移动应用测试系统 | |
| CN110209802A (zh) | 一种提取摘要文本的方法及装置 | |
| CN113015093B (zh) | 一种基于三维深度残差神经网络的室内无线定位方法 | |
| CN110705045A (zh) | 一种利用网络拓扑特性构建加权网络的链路预测方法 | |
| CN107729416A (zh) | 一种书籍的推荐方法及系统 | |
| CN110019996A (zh) | 一种家庭关系识别方法和系统 | |
| CN111523777A (zh) | 一种新型智慧城市系统及其应用方法 | |
| He et al. | Network traffic prediction method based on multi-channel spatial-temporal graph convolutional networks | |
| CN114239924A (zh) | 基于天气参数的影响指数确定方法及装置 | |
| CN112465565A (zh) | 一种基于机器学习的用户画像预测的方法及装置 | |
| CN104507095B (zh) | 基于用户位置分布的室内ap部署方法 | |
| WO2024001102A1 (zh) | 一种通信行业家庭圈智能识别的方法、装置及设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |