CN110913331A - 一种基站干扰源定位系统和方法 - Google Patents

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陈志成
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Abstract

本发明提供的一种基站干扰源定位系统，包括无人机、信号测试仪和控制终端；在所述信号测试仪上设置有测向天线；所述测向天线用于为所述信号测试仪接收定位基站干扰源的方向信息；所述信号测试仪设置在所述无人机上，与无人机系统电性连接；所述控制终端与所述无人机无线通信连接，实现对无人机的控制及数据传送。本发明还提供的一种基站干扰源定位方法，实现了对干扰源进行信号分析和目标快速定位，与传统的人工排查方式相比，极大提高了基站干扰源排查效率；与三线定位方式相比，对基站干扰源目标定位的精度和准确度更高；与无人机TDOA定位网络系统相比，使用的无人机和设备数少，对基站干扰源的实时性排查效果更佳。

Description

一种基站干扰源定位系统和方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，更具体的，涉及一种基站干扰源定位系统和方法。
背景技术
基站通信质量是运营商经营之本，外界非法信号干扰是影响移动通信网络质量的最关键因素之一。根据不完全的统计，全国基站数有270万个，受干扰基站数高达3％。基站干扰的危害，最直观的反应就是通信用户网络浏览延迟高、通话过程断断续续，甚至出现通话过程掉线的情况。当基站通信质量被干扰后，需要查找干扰源和不明目标辐射源地理位置，进行干扰排查。
使用人工排查基站干扰源的的方式，由维护人员携带信号路测仪、频谱分析仪等设备检查干扰源信号频段和强度来进行排查。也有不少文献和专利介绍无人机定位的工作方法和系统，采用的方法有通过先使用无人机对在存在干扰源的基站扇区区域内遍历，然后通过三线定位这样的方式来快速找到干扰源位置。在期刊《中国无线电》2016(06),《基于信号识别和TDOA定位的无人机监测方法研究》，P71-73，无人机定位系统使用小型监测接收机组成的时间差定位TDOA网络实现，通常需要布置至少四台移动或可搬移监测站，站点间距离1～2km。每个站点既可以执行常规信号监测任务，又可以执行TDOA定位。
但使用无人机的三线定位只是理论情况下可用，一方面基站覆盖扇区范围较大，无人机盲搜的效率不高；另一方面干扰源一般都安装在隐秘位置，同时干扰源信号受周围环境影响较大，无人机测试数据实际值不满足理想情况，很难实现三线刚好定位在一个位置点上的情况。
因此，目前人工基站干扰源排查有以下难点：地面干扰源一般都较为隐蔽，只靠设备难发现干扰源；城中村干扰源，环境复杂，排查干扰源难度更大；楼顶干扰源，很难协调到业主允许上楼。三线定位的精度和准确率都不高，使用多个无人机和移动监测站则成本投入较大，管理系统较为复杂。
发明内容
本发明为克服现有的人工基站干扰源排查过程在，存在排查效率低，三线定位精度和准确率都不高的技术缺陷，提供一种基站干扰源定位系统和方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基站干扰源定位系统，包括无人机、信号测试仪和控制终端；在所述信号测试仪上设置有测向天线；其中：
所述测向天线用于为所述信号测试仪接收定位基站干扰源的方向信息；
所述信号测试仪设置在所述无人机上，与无人机系统电性连接；
所述控制终端与所述无人机无线通信连接，实现对无人机的控制及数据传送。
其中，所述无人机包括飞行控制模块、拍摄模块、微处理器、第一无线通信模块、GPS模块和高度计模块；其中：
所述第一无线通信模块与所述控制终端无线通信连接；
所述第一无线通信模块与所述微处理器电性连接；
所述微处理器输出端与所述飞行控制模块输入端电性连接；
所述微处理器与所述拍摄模块、GPS模块、高度计模块、信号测试仪电性连接，实现信息交互。
其中，所述信号测试仪还包括频段设置模块和信号采集测试模块；其中：
所述频段设置模块输入端与所述微处理器电性连接；
所述信号采集测试模块根据所述频段设置模块设置的频段范围进行信号的采集和测试，并将数据传输至所述微处理器；
所述测向天线接收定位基站干扰源的方向信息并传输至所述微处理器。
其中，所述控制终端包括第二无线通信模块、设置控制模块、算法处理模块和显示模块；其中：
所述第二无线通信模块与所述第一无线通信模块无线通信连接；
所述算法处理模块根据第二无线通信模块接收的数据进行分析计算；
所述设置控制模块、显示模块均与所述第二无线通信模块电性连接。
上述方案中，利用无人机能迅速接近目标疑似位置区域进行搜索，能回传实时视频图像的特点，设计出一种基站干扰源定位系统和方法，对干扰源进行信号分析和目标快速定位。无人机携带信号测试仪，测试基站干扰源信号强度，并将无人机测试点的GPS坐标转换到地方直角坐标系，并结合无人机飞行方向和干扰源测向方向，得到干扰源在直角坐标系上的方向，通过多次测试得到直角坐标系方向并进行实交点计算，再通过密度聚类算法统计计算分析出基站干扰源的位置区间并在GIS地图显示。操作人员只需根据呈现在地面上的控制终端上的GIS定位算法分析结果，操作无人机飞行至目标区域附近，可快速对基站干扰源目标进行定位和排查。
一种基站干扰源定位方法，包括以下步骤：
S1：确定存在干扰的基站扇区范围和干扰源工作频段，设置信号测试仪的工作频段范围；
S2：控制无人机在存在干扰的基站扇区范围内飞行，利用信号测试仪对干扰源信号和方向信息进行采集和测试，并将数据传输至无人机；
S3：无人机将得到的相关数据实时地由第一无线通信模块发送至控制终端；
S4：算法处理模块根据无人机得到的相关数据进行分析计算，判别基站干扰源的位置的测试点；
S5：根据基站干扰源的位置的测试点，在显示模块上进行GIS图形显示；在靠近基站干扰源目标位置点上，利用十字交叉法对基站干扰源目标进行立体位置检测；若发现干扰源目标，控制拍摄模块进行实地拍摄，完成此次的定位；否则，返回执行步骤S2。
其中，所述步骤S1具体为：根据通信基站维护工单，确定存在干扰的基站扇区范围和干扰源工作频段，通过控制终端的设置控制模块对信号测试仪进行远程设置，将信号测试仪的工作频段范围设置在干扰源的工作频段。
其中，所述步骤S2具体为：通过控制终端将无人机控制在存在干扰的基站扇区范围内，利用无人机的悬停和定点旋转功能，利用信号测试仪测量基站干扰源目标信号强度RSRP值，并得到干扰源目标相对于无人机的测向方向角度，并将采集到的数据传输至无人机。
其中，在所述步骤S3中，所述的相关数据包括由信号测试仪采集到的基站干扰源目标信号强度RSRP值、干扰源目标相对于无人机的测向方向角度，由GPS模块获取到的无人机GPS坐标信息和由高度计模块获取到的无人机高度值。
上述方案中，操作人员控制无人机携带信号测试仪在存在干扰源的基站扇区内飞行，根据干扰源目标的工作频段设定信号测试仪的工作频段在2-5G移动通信系统下行频率范围扫描，并对干扰源信号进行数据采集测试。由无人机及信号测试仪二者获取的数据包括无人机GPS坐标，无人机高度值height，基站干扰源目标信号接收功率值RSRP，无人机飞行角AoUAV(angle of UAV)和基站干扰源目标测向角AoT(干扰源相对于无人机的方向角度，angle of target)。
上述方案中，基站干扰源目标测向角AoT是通过测向算法处理得到，利用无人机的悬停和定点旋转功能，测量干扰源目标信号强度RSRP值，测向天线接收信号方向图数据作为基准信号，再将目标源信号强度RSRP值和基准信号的信号强度做相关运算，得到目标源相对于无人机的角度方向，从而得到基站干扰源的目标方向AoT。
其中，所述步骤S4包括以下步骤：
S41：将无人机GPS坐标信息转换为城市大地直角坐标系，并将无人机方向和干扰源目标测向方向，转换成以正北为0°的直角坐标系内方向角度，并生成直角坐标系内10km的线段；
S42：信号测试仪上的信号采集测试模块多次采集测试得到干扰源目标方向并由无人机回传至控制终端，继续生成10km线段；
S43：判断测试得到多次测试10km线段是否存在实交点，进行定位算法处理，在使用基于密度的聚类算法对这些实交点集合进行分类判断，从而得到基站干扰源目标位置的测试点。
其中，所述步骤S5具体为：
S51：根据基站干扰源的位置的测试点，在显示模块上进行GIS图形显示；
S52：判断基站干扰源目标信号强度RSRP值是否满足于大于-30dBm接近目标的判断条件，满足条件时，控制无人机在相应测试点内进行垂直/平面十字交叉法立体飞行测试；
S53：若发现干扰源目标，控制拍摄模块进行实地拍摄并将图像回传控制终端，完成此次的定位；否则，返回执行步骤S2。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提供的一种基站干扰源定位系统和方法，实现了对干扰源进行信号分析和目标快速定位，与传统的人工排查方式相比，极大提高了基站干扰源排查效率；与三线定位方式相比，对基站干扰源目标定位的精度和准确度更高；与无人机TDOA定位网络系统相比，使用的无人机和设备数少，对基站干扰源的实时性排查效果更佳。
附图说明
图1为基站干扰源定位系统结构示意图；
图2为基站干扰源定位方法流程示意图；
图3为测向线段实交点的坐标计算图；
其中：1、无人机；11、飞行控制模块；12、拍摄模块；13、微处理器；14、第一无线通信模块；15、GPS模块；16、高度计模块；2、信号测试仪；21、测向天线；22、频段设置模块；23、信号采集测试模块；3、控制终端；31、第二无线通信模块；32、设置控制模块；33、算法处理模块；34、显示模块。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，一种基站干扰源定位系统，包括无人机1、信号测试仪2和控制终端3；在所述信号测试仪2上设置有测向天线21；其中：
所述测向天线21用于为所述信号测试仪2接收定位基站干扰源的方向信息；
所述信号测试仪2设置在所述无人机1上，与无人机1系统电性连接；
所述控制终端3与所述无人机1无线通信连接，实现对无人机1的控制及数据传送。
更具体的，所述无人机1包括飞行控制模块11、拍摄模块12、微处理器13、第一无线通信模块14、GPS模块15和高度计模块16；其中：
所述第一无线通信模块14与所述控制终端3无线通信连接；
所述第一无线通信模块14与所述微处理器13电性连接；
所述微处理器13输出端与所述飞行控制模块11输入端电性连接；
所述微处理器13与所述拍摄模块12、GPS模块15、高度计模块16、信号测试仪2电性连接，实现信息交互。
更具体的，所述信号测试仪2还包括频段设置模块22和信号采集测试模块23；其中：
所述频段设置模块22输入端与所述微处理器13电性连接；
所述信号采集测试模块23根据所述频段设置模块22设置的频段范围进行信号的采集和测试，并将数据传输至所述微处理器13；
所述测向天线21接收定位基站干扰源的方向信息并传输至所述微处理器13。
更具体的，所述控制终端3包括第二无线通信模块31、设置控制模块32、算法处理模块33和显示模块34；其中：
所述第二无线通信模块31与所述第一无线通信模块14无线通信连接；
所述算法处理模块33根据第二无线通信模块31接收的数据进行分析计算；
所述设置控制模块32、显示模块34均与所述第二无线通信模块31电性连接。
在具体实施过程中，利用无人机1能迅速接近目标疑似位置区域进行搜索，能回传实时视频图像的特点，设计出一种基站干扰源定位系统和方法，对干扰源进行信号分析和目标快速定位。无人机1携带信号测试仪2，测试基站干扰源信号强度，并将无人机1测试点的GPS坐标转换到地方直角坐标系，并结合无人机1飞行方向和干扰源测向方向，得到干扰源在直角坐标系上的方向，通过多次测试得到直角坐标系方向并进行实交点计算，再通过密度聚类算法统计计算分析出基站干扰源的位置区间并在GIS地图显示。操作人员只需根据呈现在地面上的控制终端3上的GIS定位算法分析结果，操作无人机飞行至目标区域附近，可快速对基站干扰源目标进行定位和排查。
实施例2
更具体的，在实施例1的基础上，如图2所示，一种基站干扰源定位方法，包括以下步骤：
S1：确定存在干扰的基站扇区范围和干扰源工作频段，设置信号测试仪2的工作频段范围；
S2：控制无人机1在存在干扰的基站扇区范围内飞行，利用信号测试仪2对干扰源信号和方向信息进行采集和测试，并将数据传输至无人机1；
S3：无人机1将得到的相关数据实时地由第一无线通信模块14发送至控制终端3；
S4：算法处理模块33根据无人机1得到的相关数据进行分析计算，判别基站干扰源的位置的测试点；
S5：根据基站干扰源的位置的测试点，在显示模块34上进行GIS图形显示；在靠近基站干扰源目标位置点上，利用十字交叉法对基站干扰源目标进行立体位置检测；若发现干扰源目标，控制拍摄模块12进行实地拍摄，完成此次的定位；否则，返回执行步骤S2。
更具体的，所述步骤S1具体为：根据通信基站维护工单，确定存在干扰的基站扇区范围和干扰源工作频段，通过控制终端3的设置控制模块32对信号测试仪2进行远程设置，将信号测试2仪的工作频段范围设置在干扰源的工作频段。
更具体的，所述步骤S2具体为：通过控制终端3将无人机1控制在存在干扰的基站扇区范围内，利用无人机1的悬停和定点旋转功能，利用信号测试仪2测量基站干扰源目标信号强度RSRP值，并得到干扰源目标相对于无人机1的测向方向角度，并将采集到的数据传输至无人机1。
更具体的，在所述步骤S3中，所述的相关数据包括由信号测试仪2采集到的基站干扰源目标信号强度RSRP值、干扰源目标相对于无人机1的测向方向角度，由GPS模块15获取到的无人机1GPS坐标信息和由高度计模块16获取到的无人机1高度值。
在具体实施过程中，操作人员控制无人机1携带信号测试仪2在存在干扰源的基站扇区内飞行，根据干扰源目标的工作频段设定信号测试仪2的工作频段在2-5G移动通信系统下行频率范围扫描，并对干扰源信号进行数据采集测试。由无人机1及信号测试仪2二者获取的数据包括无人机1GPS坐标，无人机1高度值height，基站干扰源目标信号接收功率值RSRP，无人机飞1行角AoUAV(angle of UAV)和基站干扰源目标测向角AoT(干扰源相对于无人机的方向角度，angle of target)。
在具体实施过程中，基站干扰源目标测向角AoT是通过测向算法处理得到，利用无人机1的悬停和定点旋转功能，测量干扰源目标信号强度RSRP值，测向天线21接收信号方向图数据作为基准信号，再将目标源信号强度RSRP值和基准信号的信号强度做相关运算，得到目标源相对于无人机的角度方向，从而得到基站干扰源的目标方向AoT。
更具体的，所述步骤S4包括以下步骤：
S41：将无人机1GPS坐标信息转换为城市大地直角坐标系，并将无人机1方向和干扰源目标测向方向，转换成以正北为0°的直角坐标系内方向角度，并生成直角坐标系内10km的线段；
S42：信号测试仪2上的信号采集测试模块23多次采集测试得到干扰源目标方向并由无人机1回传至控制终端3，继续生成10km线段；
S43：判断测试得到多次测试10km线段是否存在实交点，进行定位算法处理，在使用基于密度的聚类算法对这些实交点集合进行分类判断，从而得到基站干扰源目标位置的测试点。
更具体的，所述步骤S5具体为：
S51：根据基站干扰源的位置的测试点，在显示模块34上进行GIS图形显示；
S52：判断基站干扰源目标信号强度RSRP值是否满足于大于-30dBm接近目标的判断条件，满足条件时，控制无人机1在相应测试点内进行垂直/平面十字交叉法立体飞行测试；
S53：若发现干扰源目标，控制拍摄模块12进行实地拍摄并将图像回传控制终端3，完成此次的定位；否则，返回执行步骤S2。
实施例3
更具体的，本方案判断无人机1是够靠近基站干扰源目标的判断过程具体为：设置靠近目标判断门限值，以RSRP值大于-30dBm作为判断无人机1接近干扰源目标的条件，操作人员控制无人机1开启拍摄模式，实时回传当前目标方向的环境图像，检查图像中是否存在干扰源天线，图像中是否存在突出类似于天线的物体。由于基站干扰源天线一般在室外，对空部分处于无阻挡视距范围，有利于无人机1在空中进行信号位置搜索。
在具体实施过程中，采取RSRP值大于-30dBm作为判断条件是依据COST231-HATA距离衰减公式，具体为：
Loss＝32.44+20logd(m)+20logf(MHz)
其中：Loss为路径损耗，单位是dB，d为传输距离，单位是m，f是基站天线工作频率，单位是MHz，假设基站干扰源输出功率为5w(37dBm)，下行工作频率950MHz，则可以估算出在50米距离上对应的参考接收电平值约为-29dBm。由于折射、绕射或建筑物背后阻挡等情况，以及考虑无人机1搭载的测向天线和干扰源目标的发射天线之间的增益，结合实测过程中的经验值，选择-30dBm作为靠近目标的判断条件。
实施例4
更具体的，设无人机1测试点GPS坐标转换成直角坐标系下坐标(x,y)，结合无人机飞行方向和基站干扰源测向方向，得到干扰源目标在坐标系上以正北为0°的方向角度；从GPS模块15中获得的是WGS-84世界大地坐标系(以地球质心为坐标原点的地球坐标系)下的坐标，而我国很多城市的电子地图采用的是地方独立坐标系，因此从GPS模块15接收到的数据需要与电子地图GIS的参考位置进行转换和匹配，把大地坐标(经纬度坐标)按照一定的投影法则投影到平面上，转换成为平面直角坐标中的坐标。
在具体实施过程中，坐标转换方法为：先将GPS模块15的经纬度坐标以WGS-84的参考椭球为基准进行高斯投影，然后通过平面坐标强制转换(如相似变换、仿射变换、完整二次多项变换等)，将高斯投影后的平面坐标强制统一到国家54坐标系、国家80坐标系或是局部任意坐标系中。坐标转换公式具体为：
x＝A0B-B0 sin(B)cos(B)-C0 sin3(B)cos(B)
Figure BDA0002266289220000091
Figure BDA0002266289220000092
B为GPS坐标纬度，l为GPS经度与相应中央子午线之差，l＝L-L0，a和b分别表示参考椭球的长短半径，卯酉圈曲率半径
Figure BDA0002266289220000093
x为赤道至纬度B的子午线弧长，X和Y为直角坐标系中的坐标值，具体参数意义和数值可以参考实际的应用。
在具体实施过程中，将GPS经纬度转换成直角坐标系(x,y)，结合无人机1飞行角度AoUAV和干扰源目标测向角度AoT，转成以正北为0°参考方向，得到基站干扰源目标在大地坐标系中的测向方向，计算方法如下式：
Figure BDA0002266289220000094
得到无人机在测试点(x,y)处，基站干扰源目标的测向方向角度是AoT_直角。
实施例5
更具体的，在平面直角坐标系内，基站干扰源多次测向方向的实交点计算过程具体为：GPS经纬度转换到投影面直角坐标系投影点，结合无人机1飞行方向和基站干扰源目标方向，转换成干扰源目标在直角坐标系上的角度，以GPS经纬度在直角坐标系的投影点为起点，记为(r1(r1_x1,r1_y1))，以干扰源测向方向AoT_直角为延长线方向，得到一条线段，该线段在直角坐标系上的长度记为10km(基站干扰源的覆盖范围不超过10km)，可以计算出其终点坐标，记为(r1(r1_x2,r1_y2))。以此类推，每得到一次干扰源测向方向AoT_直角，得到一个新的直角坐标轴内10km距离的线段，即可以计算得到一条新线段以及其起始坐标点(rn(rn_x1,rn_y1))和(rn(rn_x2,rn_y2))。可以得到多次测试的直角坐标系内线段集合(r1,r2,...,rn-1,rn)(n≥2)。
在具体实施过程中，由于折射、绕射或建筑物背后阻挡等情况，干扰源目标信号由指向会有可能出现虚假方向，导致测向方向的线段与之前测向线段之间没有交点或者存在虚假交点，每得到一次干扰源测向方向得到新的线段rn起点和终点坐标后，判断其与其他已有线段集合(r1,r2,...,rn-1)中每个线段进行判断，是否存在交点，如果存在交点则计算其交点坐标，以r1和rn为例，首先对r1和rn进行交点判断和计算：
如果r1和rn斜率不相同，说明两个线段不平行；又因为r1和rn是线段，即使不平行也可能交点并不在线段内。设定r1和rn不平行时，加点在线段内为实交点，交点在线段外为虚交点。
如果r1和rn相交并存在实交点，则说明两个线段跨立对方，判断条件为：
1)以线段r1起点和终点坐标相减rn的起点坐标，得到
s1(r1_x1-rn_x1,r1_y1-rn_y1)和s2(r1_x2-rn_x1,r1_y2-rn_y1)，判断s1和s2是否位于rn的两侧；
2)以线段rn起点和终点坐标相减r1的起点坐标，得到
t1(rn_x1-r1_x1,rn_y1-r1_y1)和t2(rn_x2-r1_x1,rn_y2-r1_y1)，判断t1和t2是否位于r1的两侧；
如果同时满足条件1)和条件2)，判断条件是s1*s2*t1*t2<0，则说明r1和rn存在实交点。
当存在r1和rn实交点，计算实交点的坐标：
rn起点和终点分别向r1进行垂直投影，得到投影点为d1(d1_x,d1_y)和d2(d2_x,d2_y)，其垂直投影距离分别为d1和d2，如图3所示。
交点即为干扰源目标定位位置，交点坐标(c(c_x,c_y))计算方法公式如下式：
Figure BDA0002266289220000101
以此类推，rn与r2至rn-1线段做交点判断并计算交点坐标，可以得到交点集合C(c1,c2...cm-1,cm)(m≥1)，该交点集合则为基站干扰源的疑似位置点的集合。
实施例6
更具体的，对多次测向交点集合进行聚类分析，判别基站干扰源位置过程具体为：由于射频信号的电磁特性，无人机1携带信号测试仪2和测向天线21测得基站干扰源的方向不是理论计算值，通过算法计算处理后得到的基站干扰源位置点在空间是离散位置点分布，并非集中在一个位置点。通过基于密度的聚类算法(DBSCAN)，发现基站干扰源目标位置点密度较高的区域，引导工作人员查找和核定基站干扰源位置。
在具体实施过程中，基于密度的聚类算法(DBSCAN)算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象点的数目不小于某一给定阈值，最终得到多次测向过程中交点位置点密度最集中的区域。DBSCAN密度聚类算法计算基站干扰源目标点的位置，算法计算步骤为：
(1)交点集合为C(c1,c2...cm-1,cm)，每个交点在直角坐标系上有x和y轴坐标，设定聚类半径r＝20，最少数目MinPts＝取整((m+4)/5)；
(2)从交点集合中选择ci(i＝1...m,m>2)，且ci未被访问过：
1)如果ci与交点集合C中其他点距离计算小于r的点个数小于MinPts，则该点为非核心点，并将其访问标记改为已被访问，并重新开始步骤(2)；
2)如果ci与交点集合C中其他点距离计算小于r的点个数大于或等于MinPts，则该点为核心点，并将其访问标记改为已被访问；
3)创建新的交点子集合D，并将ci添加到D中，对于交点集合C每个与ci距离小于r的点都添加到交点子集合D中；
4)对于交点子集合D中每个点，如果其访问标记为未被访问，则改成已被访问；
5)对于交点子集合D中每个点，计算其与交点集合C中点是否存在满足距离大于或等于r且总个数大于MinPts，如果存在则将交点集合C中满足条件的点都添加到交点子集合D中；
6)实施步骤3)和步骤5)满足要求的交点，最终通过密度聚类汇聚生成满足要求的交点子集合D；
(3)通过步骤(2)计算得到的交点子集合D，则为基站干扰源目标点的位置区间；
(4)在控制终端3上将聚类分析得到的交点子集合D进行GIS地图显示，作为基站干扰源的疑似位置区间，作为操作人员对无人机1飞行线路控制选择的参考。
实施例7
更具体的，在RSRP大于-30dBm靠近基站干扰源目标位置点，利用十字交叉法对基站干扰源目标进行立体位置检测的操作过程具体为：
操作人员控制无人机1飞行至基站干扰源定位区间的位置点，以该位置点为起点进行飞行测试。垂直十字交叉法是在起点位置，垂直十字交叉法是在与地面的垂直面上进行上升或者下降或者左右飞行，水平十字交叉是在与地面的水平面上进行前后左右飞行。操作人员控制无人机1在测试得到基站干扰源定位区间内进行垂直十字交叉法飞行，或者水平十字交叉法飞行，通过十字交叉法飞行，得到基站干扰源的测试RSRP值变化，选择最大RSRP值的方向进行继续查找。
重复执行步骤S2，继续进行目标定位测试，缩小基站干扰源目标的范围区域。同时判断测试信号是否符合步骤S2要求，判断无人机1是否靠近基站干扰源目标。如果RSRP值大于-30dBm，则开启无人机1拍摄模式，实时回传周围环境视频或者图像，提供给操作人员进行基站干扰源目标确认。
如果未能确认基站干扰源目标，返回执行步骤S2；如果确认干扰源目标，则完成本次基站干扰源的定位测试。
在具体实施过程中，本发明通过直角坐标系转换和密度聚类算法统计，只需几次无人机1飞行操作即可在GIS地图显示模块34上确认基站干扰源目标位置区间；利用无人机1能快速接近基站干扰源目标的特点，对目标疑似位置区域进行信号分析和目标快速定位；操作人员只需要根据呈现在控制终端3上的定位算法分析GIS结果，操作无人机飞行，测试过程简单清晰。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基站干扰源定位系统，其特征在于：包括无人机(1)、信号测试仪(2)和控制终端(3)；在所述信号测试仪(2)上设置有测向天线(21)；其中：
所述测向天线(21)用于为所述信号测试仪(2)接收定位基站干扰源的方向信息；
所述信号测试仪(2)设置在所述无人机(1)上，与无人机(1)系统电性连接；
所述控制终端(3)与所述无人机(1)无线通信连接，实现对无人机(1)的控制及数据传送。
2.根据权利要求1所述的一种基站干扰源定位系统，其特征在于：所述无人机(1)包括飞行控制模块(11)、拍摄模块(12)、微处理器(13)、第一无线通信模块(14)、GPS模块(15)和高度计模块(16)；其中：
所述第一无线通信模块(14)与所述控制终端(3)无线通信连接；
所述第一无线通信模块(14)与所述微处理器(13)电性连接；
所述微处理器(13)输出端与所述飞行控制模块(11)输入端电性连接；
所述微处理器(13)与所述拍摄模块(12)、GPS模块(15)、高度计模块(16)、信号测试仪(2)电性连接，实现信息交互。
3.根据权利要求2所述的一种基站干扰源定位系统，其特征在于：所述信号测试仪(2)还包括频段设置模块(22)和信号采集测试模块(23)；其中：
所述频段设置模块(22)输入端与所述微处理器(13)电性连接；
所述信号采集测试模块(23)根据所述频段设置模块(22)设置的频段范围进行信号的采集和测试，并将数据传输至所述微处理器(13)；
所述测向天线(21)接收定位基站干扰源的方向信息并传输至所述微处理器(13)。
4.根据权利要求3所述的一种基站干扰源定位系统，其特征在于：所述控制终端(3)包括第二无线通信模块(31)、设置控制模块(32)、算法处理模块(33)和显示模块(34)；其中：
所述第二无线通信模块(31)与所述第一无线通信模块(14)无线通信连接；
所述算法处理模块(33)根据第二无线通信模块(31)接收的数据进行分析计算；
所述设置控制模块(32)、显示模块(34)均与所述第二无线通信模块(31)电性连接。
5.一种应用如权利要求4所述的基站干扰源定位系统的基站干扰源定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：确定存在干扰的基站扇区范围和干扰源工作频段，设置信号测试仪(2)的工作频段范围；
S2：控制无人机(1)在存在干扰的基站扇区范围内飞行，利用信号测试仪(2)对干扰源信号和方向信息进行采集和测试，并将数据传输至无人机(1)；
S3：无人机(1)将得到的相关数据实时地由第一无线通信模块(14)发送至控制终端(3)；
S4：算法处理模块(33)根据无人机(1)得到的相关数据进行分析计算，判别基站干扰源的位置的测试点；
S5：根据基站干扰源的位置的测试点，在显示模块(34)上进行GIS图形显示；在靠近基站干扰源目标位置点上，利用十字交叉法对基站干扰源目标进行立体位置检测；若发现干扰源目标，控制拍摄模块(12)进行实地拍摄，完成此次的定位；否则，返回执行步骤S2。
6.根据权利要求5所述的一种基站干扰源定位方法，其特征在于：所述步骤S1具体为：根据通信基站维护工单，确定存在干扰的基站扇区范围和干扰源工作频段，通过控制终端(3)的设置控制模块(32)对信号测试仪(2)进行远程设置，将信号测试仪(2)的工作频段范围设置在干扰源的工作频段。
7.根据权利要求5所述的一种基站干扰源定位方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：通过控制终端(3)将无人机(1)控制在存在干扰的基站扇区范围内，利用无人机(1)的悬停和定点旋转功能，利用信号测试仪(2)测量基站干扰源目标信号强度RSRP值，并得到干扰源目标相对于无人机的测向方向角度，并将采集到的数据传输至无人机(1)。
8.根据权利要求7所述的一种基站干扰源定位方法，其特征在于：在所述步骤S3中，所述的相关数据包括由信号测试仪(2)采集到的基站干扰源目标信号强度RSRP值、干扰源目标相对于无人机的测向方向角度，由GPS模块(15)获取到的无人机(1)GPS坐标信息和由高度计模块(16)获取到的无人机(1)无人机高度值。
9.根据权利要求8所述的一种基站干扰源定位方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下步骤：
S41：将无人机(1)GPS坐标信息转换为城市大地直角坐标系，并将无人机(1)方向和干扰源目标测向方向，转换成以正北为0°的直角坐标系内方向角度，并生成直角坐标系内10km的线段；
S42：信号测试仪(2)上的信号采集测试模块(23)多次采集测试得到干扰源目标方向并由无人机(1)回传至控制终端(3)，继续生成10km线段；
S43：判断测试得到多次测试10km线段是否存在实交点，进行定位算法处理，在使用基于密度的聚类算法对这些实交点集合进行分类判断，从而得到基站干扰源目标位置的测试点。
10.根据权利要求9所述的一种基站干扰源定位方法，其特征在于：所述步骤S5具体为：
S51：根据基站干扰源的位置的测试点，在显示模块(34)上进行GIS图形显示；
S52：判断基站干扰源目标信号强度RSRP值是否满足于大于-30dBm接近目标的判断条件，满足条件时，控制无人机(1)在相应测试点内进行垂直/平面十字交叉法立体飞行测试；
S53：若发现干扰源目标，控制拍摄模块(12)进行实地拍摄并将图像回传控制终端(3)，完成此次的定位；否则，返回执行步骤S2。
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