CN110431768A - 定位无源互调故障源 - Google Patents

Abstract

一种用于对射频(RF)发送和接收系统中的无源互调(PIM)故障的源进行定位的方法，该方法包括：a)通过以下步骤生成PIM故障指纹数据库：对RF网络进行建模；通过定义一个或更多个源处的PIM故障定义所建模的RF网络的多个PIM故障模式；针对各相应的PIM故障模式模拟接收到的RF信号；根据针对各定义的PIM故障模式所模拟的接收到的RF信号生成所述PIM故障指纹数据库；b)测量具有PIM故障的真实网络的RF信号并且抽取所测量到的RF信号以定义给定信号；c)使用所述指纹数据库搜索并匹配所述给定信号以确定所述PIM故障模式；以及d)根据所确定的PIM故障模式，定位所述PIM故障的源，或者给出另一测量指南。

Description

定位无源互调故障源

技术领域

本发明涉及一种用于对射频(RF)发送和接收系统中的无源互调(PIM)故障源进行定位的方法。本发明总体上涉及无线通信，更具体地，涉及测量无源互调(PIM)并识别所测得的PIM源的位置。

背景技术

无源互调(PIM)是无线通信系统中日益严重的问题。PIM呈现为通过在无源的非线性装置(例如松散的RF(射频)连接器或生锈的螺栓)中混合两个或更多个信号而产生的新频率101，如图1所示。当这些不期望的信号落入运营商上行链路频带内时，它们会提高系统本底噪声。

PIM源包括内部PIM源和外部PIM源。PIM源中的主要源是内部PIM源，这是由于高电流密度区域(例如传输线路内部、RF组件内部)中的金属对金属触点不一致所致。这些内部PIM源可能因以下原因而造成：

-由于污垢、灰尘、湿气或氧化而受污染的表面或触点；

-因扭矩不足、对准差或接触面制备不良而造成的机械连接松动；

-因运输冲击或振动而造成的机械连接松动；

-RF连接内部的金属薄片或削片；

-RF连接制备差(例如俘获的电介质材料、固体内导体的变形)等等。

另一方面，外部PIM可能是由于天线之外的RF路径中的金属与金属的松散接合而造成的。松动或生锈的安装硬件、天线附近的金属结构或者天线前方的金属物体都可能是PIM的来源，尤其是在小小区应用场景中。小小区部署通常利用现有的结构(例如街灯和电线杆)来提供街道级覆盖。金属物体(例如灯具、拉线、电力线以及金属支承结构)通常位于站点天线附近。由于全向天线通常用于这些应用，因此天线附近的金属物体很可能被RF功率照射并且很可能生成PIM。

在网络设计中，RF工程师将严格控制PIM以保证低PIM表现。但由于环境、装置的腐蚀和氧化以及连接器松动和污垢，一些PIM源会出现故障。如果PIM信号落入运营商的上行链路频带中，则这些PIM可以提高本底噪声，PIM故障将导致网络覆盖范围缩小，从而显著劣化吞吐量&QoS(服务质量)。尤其是在多运营商、多技术以及多频带无线系统方面，PIM故障的影响更为严重，这需要多个运营商共同来解决问题。PIM故障还会对客户体验产生另外的负面影响。PIM故障引起的噪声水平越高，移动装置克服该PIM故障所需的Tx功率就越大，这导致客户的移动装置的电池寿命缩短。至少，这会降低该客户的吞吐量-耗费了运营商的潜在收入-并且最大限度地增加客户流失。这使得PIM故障对系统性能更为关键。因此，定位PIM故障源并解决PIM故障问题对于当今室内和室外场景中的无线网络非常重要。

有几种现有的解决方案可以找到并消除RF组件中的PIM故障源。

传统的PIM测试/验证是利用PIM测试工具并将Tx/Rx端口插入已部署的系统，如图2所示。然后，该PIM测试工具将通过两个不同频道(frequency channel)(即，f1、f2)将两个高功率信号(201和202)(即，2x20w或2x43dBm)传送到组合器203中，并且将TX信号经由双工器204传送到设备205中。互调产物(第3、第5、第7等)将通过低PIM终端206返回。基于第3、第4以及第7滤频器207，所述互调产物将在上行链路中被接收。

如果一些连接或装置205存在某些问题，则工程师将在频谱上接收到尖峰(或多个尖峰)。如果在轻击连接或装置时PIM出现尖峰，则工程师接近故障源。这种方法适用于安装前的设备一致性测试或者因连接器松动和连接器中金属薄片而造成的PIM。对于其它PIM原因(例如非线性材料或者腐蚀/污染)，这种方法通常不起作用。

同时，判断PIM测试是否失败相对容易，但不容易找到导致问题的确切装置或连接。为做到这一点，工程师需要通过排除方法进行测试。在可以最终确定确切位置之前，该工程师需要在不同的端口测试大量网络部件。由于整个网络通常部署在天花板之上，因此对于DAS(分布式天线系统)来说更加耗时，并且意味着在定位PIM故障的处理中可能会松动(并可能损坏)良好的连接。另外，该处理对于定位天线之外的PIM源无效。

距PIM距离(DTP)是另一种消除这种猜测的解决方案，允许工程师和技术人员快速准确地定位PIM故障源，即使该PIM故障源超出了天线系统，其执行测量并且按秒钟显示馈电系统中以及天线之外的PIM故障源的位置。

但是，DTP测试模式确实具有用户应考虑的限制。准确度取决于为正被测试的系统选择正确的电缆速度因子，当所述系统中使用多种电缆类型时，这可能是困难的。另外，电气上较长的装置(如滤波器和TMA(塔顶放大器))与物理长度相比，可能产生较大的电气长度差异。在测量窗口期间，DTP算法无法应对大的干扰信号或PIM幅度的大的变化。如果存在这些条件，则DTP结果可能非常不准确，并因此不应被用作通过/失败测试。另一方面，在使用DTP技术时，准确识别天线之外的PIM源的位置仍然需要额外的测试。

发明内容

根据本发明的第一方面，提供一种用于对射频(RF)发送和接收系统中的无源互调(PIM)故障的源进行定位的方法，所述方法包括：a)通过以下步骤生成PIM故障指纹数据库：对RF网络进行建模；通过定义一个或更多个源处的PIM故障定义所建模的RF网络的多个PIM故障模式；针对各相应的PIM故障模式模拟接收到的RF信号；根据针对各定义的PIM故障模式所模拟的接收到的RF信号生成PIM故障指纹数据库；b)测量具有PIM故障的真实网络的RF信号并且抽取所测量到的RF信号以定义给定信号；c)使用所述指纹数据库搜索并匹配所述给定信号以确定PIM故障模式；以及d)根据所确定的PIM故障模式，定位所述PIM故障的源，或者给出另一测量指南。

所述方法还可以包括：如果给出另一测量指南，则重复步骤(b)、步骤(c)以及步骤(d)，直到定位了所述PIM故障的源。

生成PIM故障指纹数据库的步骤还可以包括：a)对RF网络的操作环境进行建模；b)将多个无源的源中的每一个的一个输出端口定义为所建模的网络中的相应信号点；c)通过定义所述多个无源的源中的一个或更多个源处的PIM故障来定义所建模的网络中的PIM故障模式；d)针对各定义的故障模式来模拟RF信号的发送和接收；以及e)根据分别针对各定义的信号点所模拟的接收到的信号来抽取PIM信号特征矢量，并且将所述PIM故障模式和所述对应的特征矢量存储在所述指纹数据库中，作为所述多个无源的源的PIM故障签名。

对RF网络的操作环境进行建模的步骤可以包括：对建筑结构和材料、户外地形以及杂乱物品中的一个或更多个进行建模。

各PIM故障模式可以定义为[0₁，…，1_i，…，0_K]，其中，第i个源具有PIM故障，则该第i个源被标记为1，而其它源被标记为0，K是所建模的网络中的PIM源的总数量。

PIM信号特征矢量还可以包括以下各项中的一个或更多个：接收到的本底噪声、功率电平、频谱以及干扰。

PIM故障指纹数据库还可以包括PIM故障模式和特征矢量，并且第p个故障模式的指纹可以被表示为

其中，在第p个故障模式下，第i个源包括所定义的PIM故障，K是所建模的网络中的PIM源的总数量，f_p，k(n)是在第n个采样时间的上行链路接收噪声，N是总采样时间。

抽取所测量到的RF信号以定义给定信号可以包括：在一个或更多个信号点处测量RF信号，其中，各信号点定位在无源的源的输出端口中；抽取源信号点处的PIM信号特征矢量，其中，所述PIM信号特征矢量表示接收到的本底噪声、功率电平、频谱以及干扰中的一个或更多个；记录针对所述给定信号的特征矢量。

抽取所测量到的RF信号以定义给定信号还可以包括：按操作和维护模式分析移动记录数据，以抽取PIM信号特征矢量。

所述给定信号可以被表示为

其中，K′(K′≤K)是测量到的目标信号点的数量，b_k′指示第k′个信号点，该第k′个信号点可以映射至总数K个信号中的一个，即，b_k′＝k，k∈1，…，K。

使用所述指纹数据库搜索并匹配给定信号可以包括使用最近距离算法。

所述最近距离算法可以被表示为：

其中，是估计的故障模式，是表示第p个PIM故障模式的指纹。

所述最近距离算法计算可以包括使用欧几里得距离方法。

所述欧几里得距离方法可以被表达为

其中，是表示在第k′个信号点处的第p个故障模式的指纹，s_k′是在第k′个信号点处的给定的特征矢量，K′(K′≤K)是测量到的信号点的数量，其中，K是所述网络中的总PIM源，N是采样点的总数量。

定位PIM故障的源的步骤还可以包括：a)定位PIM故障的源；以及b)给出另一测量指南，以进一步测试其它PIM故障源，测量真实网络的RF信号并且抽取所测量到的RF信号以定义给定信号，使用所述指纹数据库搜索并匹配所述给定信号以确定另一PIM故障模式，并且根据所确定的PIM故障模式，定位所述PIM故障的另一源。

所述另一测量指南可以包括以下各项中的一个或更多个：a)测试过程(诸如测试序列)和测试用例；以及b)诸如频率、端口以及功率的参数配置的建议。

所定位的PIM故障源的测量到的PIM故障模式以及对应的PIM信号特征矢量可以作为新指纹被保留在PIM故障指纹数据库中。

根据本发明的第二方面，提供一种用于对射频(RF)发送和接收系统中的无源互调(PIM)故障源进行定位的方法，所述方法包括：a)生成源的PIM故障指纹数据库；b)当PIM源出现故障时，抽取RF信号作为给定信号；c)在给定信号与指纹数据库之间进行搜索和匹配以找到源PIM故障模式；以及d)基于所找到的故障模式，定位PIM故障源，或者给出另一测量指南。

生成源的PIM故障指纹RF数据库的步骤还可以包括：a)对无线网络及其操作环境进行建模；b)将各无源的源中的一个输出端口定义为所建模的网络中的信号点(SP)；c)在所建模的网络中定义无源的源的PIM故障模式；d)基于所有定义的故障模式来模拟发送和接收RF信号；以及e)在所有定义的SP处抽取PIM相关的特征矢量，并且将所有故障模式和对应的特征矢量存储到指纹数据库中作为源PIM故障签名。对无线网络及其操作环境进行建模的步骤可以包括建筑结构和材料、户外地形以及杂乱物品。无源的源的PIM故障模式可以被定义为[0₁，…，1_i，…，0_K]，其中，第i个源具有PIM故障，则该第i个源可以被标记为1，而其它源可以被标记为0，K是所建模的网络中的PIM源的总数量。PIM相关特征矢量还可以包括所接收到的本底噪声、功率电平、频谱以及干扰6。

所述指纹数据库还可以包括PIM故障模式以及特征矢量，第p个故障模式的指纹可以是

其中，在第p个故障模式下，第i个源具有PIM故障，K可以是所建模的网络中的PIM源的总数量，f_p，k(n)可以是在第n个采样时间的上行链路接收噪声，N可以是总采样时间。

抽取RF信号作为给定信号的步骤还可以包括以下步骤：测量一个或多个信号点(SP)处的RF信号以抽取源PIM故障的特征信号，其中，各信号点位于各无源的源的输出端口中。

在真实的网络中，所测量到的RF信号是随时间变化的。“抽取”可能意味着当在一个或更多个源中存在PIM故障时分析所测量到的RF信号，并且找到共同的RF信号特性。所述共同的RF信号特性可以称为给定信号。所述给定信号可以与所述指纹数据库进行匹配。换句话说，可以抽取所测量到的RF信号以确定共同的RF信号特性，然后搜索并与所述指纹数据库进行匹配。

抽取RF信号作为给定信号的步骤还可以包括以下步骤：分析操作&维护中的移动记录数据，以抽取源PIM故障的特征信号。

所述给定信号可以是

其中，K′(K′≤K)可以是测量到的目标SP的数量，b_k′可以指示第k′个SP，该第k′个SP可以映射至总数K个信号中的一个，即，b_k′＝k，k∈1，…，K。

在所述给定信号与所述指纹数据库之间进行搜索和匹配可以是最近距离算法。所述最近距离算法可以被表示为：

其中，可以是估计的故障模式，可以是第p个PIM故障模式的指纹。可以将欧几里得距离方法用于所述最近距离计算。所述欧几里得距离方法可以被表达为

其中，可以是在第k′个信号点处的第p个故障模式的指纹，s_k′可以是在第k′个信号点处的给定的特征矢量，K′(K′≤K)可以是测量到的信号点的数量，其中，K可以是所述网络中的总PIM源，N可以是采样点的总数量。

定位PIM故障源的步骤还可以包括：a)定位PIM故障源；以及b)给出另一测试指南，以进一步测试PIM故障源。所述测试指南还可以包括：a)测试过程(诸如测试序列)和测试用例；以及b)诸如频率、端口以及功率的参数配置的建议。所定位的PIM故障源以及对应的特征矢量可以作为新指纹保留在所述数据库中。

如本文所述，本文提出了一种基于预先生成的故障指纹数据库来定位无源互调故障源的方法，其中该解决方案包括两个阶段，分别是训练阶段和定位阶段。在训练阶段，将因一个或多个PIM源的故障而造成的故障指纹用于创建数据库，将所创建的数据库用作定位阶段中的定位的参考。该过程被定义如下：

-网络建模和模拟

可以对网络进行详细建模。将对装置特征(损耗、增益、PIM等)以及它们与不同电缆(即，材料、长度、每米损耗)的连接进行建模。对于给定场景，这样的模型还将能够给出每个端口的PIM结果。

-PIM特性和指纹数据库

当所述连接或装置中的给定的一些出现故障时，所述模拟应能够模拟结果。将能够生成每个源端口的PIM结果的特性。这种信息将被抽取为几个特征矢量并存储在数据库中作为对应的故障情况的指纹。

-搜索和匹配处理

当工程师通过给定端口测试PIM结果或分析移动记录数据时，所提出的方法通过搜索和匹配指纹数据库，将能够找到与所述测试或移动记录结果最接近的用例(或多个用例)。

-推断和保留处理

当找到最接近的用例时，所述方法将能够推断出对应的用例的精确的PIM故障源和真实测试结果，或者可以给出测试指南以供进一步测试和匹配。同时，基于所述测试结果将所述数据库升级为新指纹。

附图说明

下面，参照附图，通过示例的方式对本发明进行描述。在附图中：

图1示出了PIM生成的数学关系。

图2示出了传统的PIM测试方法的结构图。

图3示出了用于利用两步处理定位无源互调故障的示例性系统的框图。

图4示出了用于定位无源互调故障的示例性系统。

图5示出了搜索和推断PIM故障源的流程图。

具体实施方式

提供以下描述以使本领域任何技术人员都能够制造和使用本发明，并在特定应用背景下提供。针对所公开实施方式的各种修改例对于本领域技术人员来说是显而易见的。

本文所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下应用于其它实施方式和应用。因此，本发明并非旨在限于所示实施方式，而是符合与本文所公开原理和特征相一致的最广范围。

下面，参照附图，对本发明进行进一步的详细描述。本发明结合无线通信来进行描述，更具体地，涉及测量无源互调(PIM)并且识别PIM故障的源的位置，但本发明不限于任何实施方式。本发明的范围仅通过权利要求进行限制，并且本发明涵盖许多另选例、修改例以及等同物。

在无线通信系统中，无源互调(PIM)是互调失真的一种形式，其发生在通常被认为是线性的组件(例如电缆、连接器以及天线)中。然而，当这些非线性的无源组件经受在蜂窝系统中找到的RF功率电平时，它们的行为类似于混频器，生成作为现场存在的下行链路频率的数学组合的新频率，如图1中的101处所示，并用PIM进行了标注。PIM生成的产物将通过增加接收到的本底噪声来影响接收频带(UL)，从而减少基站站点的覆盖范围和容量。

尽管在网络设计中，RF工程师将严格控制PIM，以保证网络覆盖范围和容量，但在安装网络之后，PIM源可能因装置的腐蚀和氧化、连接器处的松动和污垢以及环境(例如寒冷的气候、潮湿和风)而开始出现故障。然后，诸如覆盖范围和容量的网络性能会逐渐劣化，并且用户体验将越来越差。这种情形在多运营商、多技术以及多频带无线系统方面将更加复杂。因此，定位PIM故障源对于当今室内和室外场景的无线网络非常重要。

本发明提供了一种在射频(RF)发送/接收系统中基于PIM指纹来定位无源互调(PIM)故障的方法，该方法包括两步处理。作为第一步骤，执行训练阶段，该训练阶段包括对无线网络进行建模并创建具有一个或更多个PIM源故障的指纹数据库。在第二阶段，当源具有PIM故障时，测试PIM信号并将该信号与数据库中的指纹进行匹配。在第二阶段给出PIM故障源的位置或另一测试指导。

在无线电通信中，无源的源具有无源互调(PIM)值。当源的PIM值增加时，无线电通信服务可能受到负面影响，甚或功能失调。这发生在如本文称为“PIM源出现故障”的时候。换句话说，当源的PIM值增加到阈值水平以上时，可以说该源逐渐出现PIM故障，致使无线电通信服务受到负面影响。

图3示出了使用指纹作为确定PIM故障源的位置的手段的本发明的实施方式的组件的框图。该解决方案包括两个阶段，即，训练阶段301和定位阶段302。

在训练阶段301，通过使用分布式天线系统(DAS)规划和优化工具，如iBuildNet，可以对通信网络和环境进行详细建模303，可以包括建筑结构和材料、户外地形和杂乱物品、网络和连接网络外部环境等等。图4示出了室内DAS系统，其中，多技术和多频带信号共享同一网络。在该网络中，将对所放置的装置的特征(损耗、增益、PIM等)以及它们与不同电缆(即，材料、长度、每米损耗)的连接进行配置。对于给定场景，这样的模型还将能够给出每个端口的PIM结果。

基于链路计算，可以计算和模拟303链路信号的发送和接收，因此可以收集每个端口的PIM 304故障结果的特征(例如本底噪声、功率电平、频谱以及干扰)。这种信息将被抽取成特征矢量，以用作唯一的故障签名，并且存储在数据库中作为对应的故障情况的指纹305。

假设网络中有K个无源的源，并且被标记成{1，2，...，K}。对于每个源，可以定义端口处的信号点，其中，可以测试源的PIM相关结果，因此会有K个信号点，如图4所示，所述信号点定位在每个无源的源的输入端口处，并且在这种情况下，总计有20个信号点。上行链路Rx本底噪声在上行链路信号通过无源的源之后为f_p，k(t)，其中，t是时间变量。基于特定的采样时间，可以将采样的本底噪声表示成f_p，k＝[f_p，k(1)，f_p，k(2)，…，f_p，k(N)]

其中，p是无源的源的故障模式，N是采样点，k是第k个信号点。如果一个或多个无源的源出现故障，则故障模式p可以表示成：

p＝[0₁，…，1_i，…，0_K]

即，如果第i个源具有PIM故障，则将该第i个源被标记为1，而将没有PIM故障的其它源标记为0。如果有两个源(第i个无源的源和第j个无源的源)具有PIM故障，则将对应的位置标记为1，而将其它无源的源被标记为0，并且模式为p＝[0₁，…，1_i，…，1_j，…，0_K]。因此，PIM故障源与在第k个信号点处的对应的上行链路Rx本底噪声之间的关系可以写为：

如果第i个无源的源出现故障，即，PIM是有故障的，并且PIM值会增加(其使PIM相关值大于固定阈值，其中该阈值可以被配置为-120 dBm)，则在每个信号点处的本底噪声特征矢量可以被抽取为f_p，k(t)。因此，第p个指纹可以存储为(PIM故障模式，特征矢量)，即，

在生成指纹数据库时，应当计算所有无源的源(即，连接和装置)的故障并应当存储指纹。假设有总计P个无源的源故障模式，则基于所有故障模式P，指纹数据库为

同时，基于一些无源的源的频繁故障，可以创建一些故障模式306并将这些故障模式保存在数据库中以约束对PIM故障源的推断。例如，在网络中，连接器的故障率将高达60.97％，跳线电缆将高达32.26％等等。根据PIM故障的统计，可以将该模式用于定义在定位阶段的搜索和推断方法。

在定位阶段302，当网络性能(例如覆盖范围和容量)因PIM故障而劣化(即，本底噪声的增加会降低网络覆盖范围和容量)时，将进行网络的PIM测试307，如在501所示，并且记录信号变化，例如本底噪声、干扰等等。假设在第k个信号点处测试的本底噪声为s_k(t)，则在第k个信号点处的N个采样值可以写为：

s_k＝[s_k(1)，s_k(2)，…，s_k(N)]

如果测量K′(K′≤K)个信号点，则测量到的矢量可以表示为

其中，b_k′指示第k′个信号点，该第k′个信号点可以映射至总数K个信号中的一个，即，b_k′＝k，k∈1，…，K。

当利用数据库中的指纹来对PIM测试结果进行搜索和匹配310时，找到最接近的用例，如502中所示。可以使用最近距离算法来定位PIM源，其中最近的距离可以是欧几里得距离。如果测量到的矢量与指纹之间的最小距离是基于一个源用例的故障模式，则可以找到PIM故障源311；否则，基于具有最小距离的故障模式，可以给出另一测试指南312来测试特定的源，直到可以找到最终的PIM故障源，如图5中的505处所示。

信号空间的最近距离被表示为Dist(.)函数，该函数可以是欧几里得距离。因此，计算测试矢量与指纹之间的最近距离如下：

其中，是估计的故障模式，如503中所示。在最近距离计算方面，欧几里得距离方法可以表达为

如果正确选择了测试点，则可以定位PIM故障源，如505中所示，否则，给出另一测试指南来定位故障源，如506中所示，包括用于进一步测试潜在的端口(即，不同的功率、频率)以最小化总测试工作量的指南(即，测试过程)，或者用于精确定位故障的装置和连接的测试过程(即，测试序列和用例)。这正如504所示那样。例如，在匹配算法之后，获得故障模式{0₁，…，1_i，…，1_j，…，0_K}，如图4所示，如果在第一楼层处i个信号点和j个信号点分别为5和10，则需要测量另一些信号点(C、D以及E)，来抽取新的测量的矢量，并且测试序列为(C、D、E)。对应地，测量到的矢量为

并且计算信号空间的另一最近距离，直到推断出最终的故障源。图5中示出了搜索和推断PIM故障源的流程图。

如图5所示，搜索和推断PIM故障源包括以下步骤。步骤501示出了PIM测试的开始。步骤502示出了利用数据库中的指纹搜索PIM测试结果以搜索并找到最接近的用例。步骤503示出了计算那些最接近的用例的估计的故障模式。步骤504示出了判定基于计算出的故障模式是否可以定位故障源。步骤505示出了如果可以定位故障源，则报告该故障源。步骤506示出了如果无法定位故障源，则可以基于对从步骤503生成的故障模式的分析来生成另一测试指南。

另选地，在网络运营&维护方面，还可以使用用户设备反馈信息来分析PIM故障，而不是PIM测试，因此，可以使用移动记录(MR)数据308，来通过上行链路干扰数据分析309来抽取PIM故障特征矢量，其中，如果源PIM故障，则上行链路SINR(信号与干扰加噪声比)将显著增加，并且干扰的增加将导致本底噪声的增加。

一旦完成，该方法就将能够确定是否将这些结果作为新指纹保留到数据库中。下次如果遇到类似的症状，则该方法将能够立即提供解决方案。

本文对本发明的优选实施方式进行了具体的详细描述。应当明白，根据本发明的教导，本领域普通技术人员可以进行许多修改和变化而无需创造性工作。因此，本领域的所有技术人员在本发明构思下，在现有技术解决方案的基础上，可以通过逻辑分析获得的推理或有限的实验均应在所确定的权利要求的范围内来进行。

本申请人特此孤立地将本文所述的每一个单个特征和两个或更多个这种特征的任何组合公开到这种程度，以致这种特征或组合能够按照本领域技术人员的公知常识，总体上基于本说明书来执行，而不管这种特征或特征的组合是否解决本文所公开的任何问题，并且不对权利要求的范围进行限制。本申请人指出，本发明的各个方面可以由任何这种单个特征或特征的组合构成。鉴于前述描述，本领域技术人员应当明白，在本发明的范内，可以进行各种修改。

Claims (17)

1.一种用于对射频(RF)发送和接收系统中的无源互调(PIM)故障的源进行定位的方法，所述方法包括：

a)通过以下步骤生成PIM故障指纹数据库：

对RF网络进行建模；

通过定义一个或更多个源处的PIM故障定义所建模的RF网络的多个PIM故障模式；

针对各相应的PIM故障模式模拟接收到的RF信号；

根据针对各定义的PIM故障模式所模拟的接收到的RF信号生成所述PIM故障指纹数据库；

b)测量具有PIM故障的真实网络的RF信号并且抽取所测量到的RF信号以定义给定信号；

c)使用所述指纹数据库搜索并匹配所述给定信号以确定所述PIM故障模式；以及

d)根据所确定的PIM故障模式，定位所述PIM故障的源，或者给出另一测量指南。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

如果给出另一测量指南，则重复步骤(b)、步骤(c)以及步骤(d)，直到定位了所述PIM故障的所述源。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，生成所述PIM故障指纹数据库的步骤还包括：

a)对所述RF网络的操作环境进行建模；

b)将多个无源的源中的每一个的一个输出端口定义为所建模的网络中的相应信号点；

c)通过定义所述多个无源的源中的一个或更多个处的PIM故障来定义所建模的网络中的PIM故障模式；

d)针对各定义的故障模式模拟RF信号的发送和接收；以及

e)根据分别针对各定义的信号点所模拟的接收到的信号抽取PIM信号特征矢量，并且将所述PIM故障模式和对应的特征矢量存储在所述指纹数据库中，作为所述多个无源的源的PIM故障签名。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，对所述RF网络的操作环境进行建模的步骤包括：对建筑结构和材料、户外地形以及杂乱物品中的一个或更多个进行建模。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，各PIM故障模式能被定义为[0₁,…,1_i,…,0_K]，其中，第i个源具有PIM故障，该第i个源被标记为1，而其它源被标记为0，K是所建模的网络中的PIM源的总数量。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其中，PIM信号特征矢量还包括以下各项中的一个或更多个：接收到的本底噪声、功率电平、频谱以及干扰。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述PIM故障指纹数据库还包括PIM故障模式和特征矢量，并且第p个故障模式的指纹被表示为

其中，在所述第p个故障模式下，第i个源包括所定义的PIM故障，K是所建模的网络中的PIM源的总数量，f_p,k(n)是在第n个采样时间处的上行链路接收本底噪声，N是总采样时间。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，抽取所测量到的RF信号以定义所述给定信号的步骤包括：

在一个或更多个信号点处测量RF信号，其中，各信号点定位在无源的源的输出端口中；

在源信号点处抽取PIM信号特征矢量，其中，所述PIM信号特征矢量表示以下各项中的一个或更多个：接收到的本底噪声、功率电平、频谱以及干扰；

记录所述给定信号的所述特征矢量。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，抽取所测量到的RF信号以定义所述给定信号的步骤包括：

按操作和维护模式对移动记录数据进行分析，以抽取PIM信号特征矢量。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述给定信号被表示为

其中，K′(K′≤K)是测量到的目标信号点的数量，b_k′表示第k'个信号点，所述第k'个信号点可以映射至总数K个信号中的一个，即，b_k′＝k,k∈1,…,K。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，使用所述指纹数据库搜索并匹配所述给定信号的步骤包括使用最近距离算法。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述最近距离算法被表示为：

其中，是估计的故障模式，是表示第p个PIM故障模式的指纹。

13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，所述最近距离算法计算包括使用欧几里得距离方法。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述欧几里得距离方法被表达为

其中，是表示在第k'个信号点处的第p个故障模式的指纹，s_k′是在第k'个信号点处的给定的特征矢量，K′(K′≤K)是测量到的信号点的数量，其中，K是所述网络中的总PIM源，N是采样点的总数量。

15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，定位所述PIM故障的源的步骤还包括：

a)定位PIM故障的源；以及

b)给出另一测量指南，以进一步测试其它PIM故障源，测量真实网络的RF信号并且抽取所测量到的RF信号以定义给定信号，使用所述指纹数据库搜索并匹配所述给定信号以确定另一PIM故障模式，并且根据所确定的PIM故障模式，定位所述PIM故障的另一源。

16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述另一测量指南包括以下各项中的一个或更多个：

a)诸如测试序列的测试过程，和测试用例；以及

b)诸如频率、端口以及功率的参数配置的建议。

17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，被定位的PIM故障源的测量到的PIM故障模式以及对应的PIM信号特征矢量作为新指纹保留在所述PIM故障指纹数据库中。