CN111246515B - 确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置。其中，确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法包括：根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比；根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置，基于测量报告原始数据确定受扰小区的干扰源小区和每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，准确率更高、效益更高、操作更简单，不会导致用户体验变差。

Description

确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置
技术领域
本发明实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置。
背景技术
随着LTE网络负荷的逐步增加，其LTE网络内部的干扰逐渐明显显现。如何精准判断上行干扰是由网络内的用户产生，并确定导致干扰的邻区信息成为目前网络发展迫切解决的问题。功率设置不合理、基站覆盖区域不合理、网内负荷较高等问题都会导致网内上行干扰强度增加。因此，需要对小区进行优化。
现有技术中，在进行小区优化之前，通过对小区切换信息梳理干扰源小区，并通过干扰源小区闭站(功率降低)确定干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。受到小区切换请求和小区邻区配置关系信息影响且无法判定存在切换的小区对本小区造成重叠覆盖程度，干扰源小区的确定不够准确、有效，准确定差；仅根据小区切换边缘区域存在的切换请求和测量报告确定干扰源小区，而对于小区覆盖的其他区域、未得到测量报告的小区无法进行判断是否为干扰源小区，局限性大；在对邻区干扰信息进行梳理，确定干扰源小区后，需要对干扰源小区进行闭站(功率降低)以确定该干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，对现网影响大，很容易导致用户体验变差，极易引起用户投诉。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置。
第一方面，本发明实施例提供一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法，包括：
根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一所述干扰源小区的上行干扰采样点占比；
根据各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度。
第二方面，本发明实施例提供一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置，包括：
占比获取模块，用于根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一所述干扰源小区的上行干扰采样点占比；
贡献确定模块，用于根据各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行第一方面的各种可能的实现方式中任一种可能的实现方式所提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法。
本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法和装置，基于测量报告原始数据确定受扰小区的干扰源小区和每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，不需要将干扰源小区闭站，不会对现网造成影响，不会导致用户体验下降，能保证用户体验、减少用户投诉，操作更简单；不受小区切换、邻区配置关系的影响，确定的干扰源小区更准确，从而能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高；在未收到受扰小区的测量报告的情况下也能确定干扰源小区，应用范围更广。进一步地，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度后，根据上行干扰贡献度进行干扰优化，能大大缩短干扰优化时间，减少人力、物力、财力成本支出，且能在优化上行干扰的同时对网络下行结构有一定优化效果，效益更高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法的流程示意图；
图2为根据本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置的功能框图；
图3为根据本发明实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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。
为了克服现有技术的上述问题，本发明实施例提供一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法，其发明构思是，利用上下行信道的互易性，根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区和每一干扰源小区的上行干扰采样点占比，根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
图1为根据本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法的流程示意图。如图1所示，一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法包括：步骤S101、根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比。
为了便于对本发明实施例的理解，先对受扰小区和干扰源小区进行说明。
对于小区A和Z，UE(用户终端或用户设备，User Equipment)处于A与Z同覆盖区域，驻留在小区中A，驻留的小区A称为服务小区；UE在向A小区发送信息的同时，也向Z小区发送了此信息；此时，Z小区收到UE的信息为上行干扰信息。说明小区A和Z互相造成了上行干扰。若将Z小区作为受扰小区，则A小区为干扰源小区。可以理解的是，Z小区的干扰源小区的数量可以不限于一个。
UE可以周期性向MR服务器上报测量报告(Measurement Report，简称MR)。MR分为两种格式：测量报告原始数据(Measurement Report of Original Type，简称MRO)和测量报告统计数据(Measurement Report of Statistics Type，简称MRS)。
MRO至少携带了UE的服务小区的电平、质量、主频、PCI(Physical CellIdentifier，物理小区标识)和多个邻区的电平、质量、主频、PCI。例如，基于MRO的邻区列表字段表包括以下字段：UE的唯一标识、时间戳、服务小区号与时隙号、服务小区的电平、邻区的电平、服务小区的质量、邻区的质量、服务小区的主频、服务小区的PCI、邻区的主频、邻区的PCI。
因此，若小区A受到小区Z的上行干扰，小区Z会出现在驻留于服务小区A的UE发送的MRO的邻区列表中，即若将A小区作为受扰小区，则Z小区为干扰源小区；根据上下行信道的互易性，若将Z小区作为受扰小区，则A小区为干扰源小区。根据MRO数据，可以获取受扰小区的干扰源小区。
当需要对受扰小区进行优化时，可以先根据MRO数据，确定该受扰小区的全部干扰源小区。
若根据某一条MRO数据，将该条MRO数据中的服务小区确定为受扰小区的干扰源小区，则将该条MRO数据作为该干扰源小区的上行干扰采样点。对于每一干扰源小区，可以根据该干扰源小区的上行干扰采样点数量，获取该干扰源小区的上行干扰采样点占比。
对于任一干扰源小区，该干扰源小区的上行干扰采样点数量大，可能是由于驻留于该小区的UE数量多、时间长造成的，因此，可以直接将该干扰源小区的上行干扰采样点数量占各扰源小区的上行干扰采样点数量总和的比率，作为该干扰源小区的上行干扰采样点占比；也可以对该干扰源小区的上行干扰采样点数量根据统计学方法进行处理后，获得该干扰源小区的上行干扰采样点占比。
因此，根据获取的全部MRO数据，可以确定每一干扰源小区的上行干扰采样点占比。
步骤S102、根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，指各干扰源小区对受扰小区造成的总干扰中，该干扰源小区造成的上行干扰的占比。
可以用每一干扰源小区的上行干扰采样点占比，衡量该干扰源小区造成的上行干扰的强度，从而能根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，即干扰源小区的上行干扰贡献度。
上行干扰贡献度，用于衡量干扰源小区对受扰小区上行干扰的影响程度。干扰源小区的上行干扰贡献度越大，表明该干扰源小区对受扰小区底噪抬升越严重；反之，干扰源小区的上行干扰贡献度越小，表明该干扰源小区对受扰小区底噪抬升越轻微。
确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度后，可以对各干扰源小区的上行干扰贡献度按照从大到小的顺序进行排序，优先对上行干扰贡献度大的干扰源小区进行干扰消除，从而能及时、快速地消除受扰小区的主要干扰因素，大大缩短受扰小区的干扰优化时间。
本发明实施例基于测量报告原始数据确定受扰小区的干扰源小区和每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，不需要将干扰源小区闭站，不会对现网造成影响，不会导致用户体验下降，能保证用户体验、减少用户投诉，操作更简单；不受小区切换、邻区配置关系的影响，确定的干扰源小区更准确，从而能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高；在未收到受扰小区的测量报告的情况下也能确定干扰源小区，应用范围更广。进一步地，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度后，根据上行干扰贡献度进行干扰优化，能大大缩短干扰优化时间，减少人力、物力、财力成本支出，且能在优化上行干扰的同时对网络下行结构有一定优化效果，效益更高。
基于上述实施例的内容，根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区的具体步骤包括：对于测量报告原始数据中的每一条数据，若判断获知数据携带的服务小区的邻区列表中存在受扰小区，则将服务小区确定为受扰小区的干扰源小区。
具体地，对于测量报告原始数据中的每一条数据，都进行一次判断，判断该条数据中的服务小区是否为受扰小区的干扰源小区。
对于测量报告原始数据中的每一条数据，判断该条数据携带的服务小区的邻区列表中是否存在受扰小区。
若不存在，说明受扰小区未对该条数据中的服务小区造成上行干扰，因而该条数据中的服务小区也未对受扰小区造成上行干扰，不将该条数据中的服务小区确定为受扰小区的干扰源小区；若存在，说明受扰小区对该条数据中的服务小区造成上行干扰，因而该条数据中的服务小区也对受扰小区造成上行干扰，将该条数据中的服务小区确定为受扰小区的干扰源小区。
本发明实施例基于测量报告原始数据确定受扰小区的干扰源小区，不需要将干扰源小区闭站，不会对现网造成影响，不会导致用户体验下降，能保证用户体验、减少用户投诉，操作更简单、方便。
基于上述实施例的内容，将服务小区确定为受扰小区的干扰源小区之后，还包括：将数据作为干扰源小区的干扰采样点。
具体地，对于测量报告原始数据中的每一条数据，若将该条数据中的服务小区确定为受扰小区的干扰源小区，则将该条数据作为该干扰源小区的干扰采样点。
本发明实施例将每一干扰源小区所在的数据作为该干扰源小区的干扰采样点，能根据该干扰源小区的干扰采样点的数量确定每一干扰源小区的上行干扰采样点占比，从而能根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，操作更简单、方便，获得的上行干扰贡献度的准确率更高。
基于上述实施例的内容，确定每一干扰源小区的上行干扰采样点占比的具体步骤包括：对于每一干扰采样点，根据数据获取干扰源小区的电平与受扰小区的电平；根据干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值，确定干扰采样点落入的电平差值区间；对于每一干扰源小区，根据落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量和每一电平差值区间对应的权重，获取干扰源小区的上行干扰采样点占比。
需要说明的是，干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值不同，干扰源小区对受扰小区的干扰(即影响)程度不同；干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值越大，说明干扰越大，干扰源小区对受扰小区的影响越大。因此，可以预先将干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值的取值范围划分为多个电平差值区间，并为每一电平差值区间赋予对应的权重。
例如，预设的电平差值区间为以下3个(S表示干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差)：
|S|≤3，对受扰小区影响最大，权重系数0.6；
3＜|S|≤6，对受扰小区有轻度影响，权重系数0.3；
|S|>6，对受扰小区基本无影响，权重系数0.1。
具体地，对于每一干扰源小区，对于该干扰源小区的每一干扰采样点，根据该干扰采样点，获取该条数据携带的服务小区的邻区列表中的干扰源小区的电平和受扰小区的电平，并计算干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值，并确定干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值落入预设的哪一个电平差值区间。
对于每一干扰源小区，根据各干扰采样点获取的干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差的绝对值所落入的电平差值区间，可以确定落入各电平差值区间的该干扰源小区的干扰采样点的数量。
根据落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量和每一电平差值区间对应的权重，即根据每一电平差值区间对应的权重对落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量进行加权，可以获取干扰源小区的上行干扰采样点占比。
本发明实施例根据干扰源小区的电平与受扰小区的电平之差，赋予干扰采样点相应的权重，能更准确地反映不同干扰采样点中干扰源小区对受扰小区的影响程度，从而能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高。
基于上述实施例的内容，对于每一干扰源小区，根据落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量和每一电平差值区间对应的权重，确定干扰源小区的上行干扰采样点占比的具体步骤包括：将干扰源小区落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量根据每一电平差值区间对应的权重进行加权求和，获得加权和；将加权和与各干扰源小区的干扰采样点的数量总和之比，确定为干扰源小区的上行干扰采样点占比。
具体地，小区A1、A2、…、An分别为受扰小区Z的第1个至第n个干扰源小区，预设的电平差值区间为m个，确定每一干扰源小区的上行干扰采样点占比的计算公式为：
Figure BDA0001883898880000081
其中，Mi表示第i个干扰源小区的上行干扰采样点占比；w1，w2，…，wm分别表示第1个至第m个预设的电平差值区间对应的权重；B1i，B2i，…，Bmi分别表示第i个干扰源小区落入第1个至第m个预设的电平差值区间的干扰采样点的数量；1≤i≤n。m，n均为正整数，本发明实施例对m，n的具体取值均不作限定。
例如，受扰小区Z的干扰源小区为3个A1、A2、A3；预设的电平差值区间为4个，对应的权重分别为0.4、0.3、0.2、0.1；A1、A2、A3的上行干扰采样点占比分别为：
Figure BDA0001883898880000082
Figure BDA0001883898880000083
Figure BDA0001883898880000084
本发明实施例将干扰源小区落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量根据每一电平差值区间对应的权重进行加权求和，获得加权和，将加权和与各干扰源小区的干扰采样点的数量总和之比，确定为干扰源小区的上行干扰采样点占比，能更准确地反映不同干扰采样点中干扰源小区对受扰小区的影响程度，从而能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高。
基于上述实施例的内容，根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度的具体步骤包括：对于每一干扰源小区，将干扰源小区的上行干扰采样点占比与各干扰源小区的上行干扰采样点占比总和之比，确定为干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
具体地，小区A1、A2、…、An分别为受扰小区Z的第1个至第n个干扰源小区，小区A1、A2、…、An的上行干扰采样点占比分别为M1、M2、…、Mn，每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度的计算公式为：
Figure BDA0001883898880000091
其中，Ci表示表示第i个干扰源小区对受扰小区Z的上行干扰贡献度；Mi表示第i个干扰源小区的上行干扰采样点占比。
本发明实施例将干扰源小区的上行干扰采样点占比与各干扰源小区的上行干扰采样点占比总和之比，确定为干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高。
基于上述实施例的内容，根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比之前，还包括：获取预设的时间段内的测量报告原始数据。
具体地，为了保证获取的上行干扰贡献度的准确性，提高对受扰小区进行干扰优化的效果，对受扰小区进行干扰优化之前，从MR服务器上获取预设的时间段内的测量报告原始数据，使得基于MRO进行统计获得的各干扰源小区的上行干扰采样点占比更加准确。对于预设的时间段的具体选取，本发明实施例不作具体限制。
例如，预设的时间段可以为对受扰小区进行干扰优化当日之前的一个月或一周。
可以理解的是，MR服务器指受扰小区所在通信网络对应的MR服务器；测量报告原始数据指受扰小区所在通信网络的测量报告原始数据。
获取预设的时间段内的测量报告原始数据后，可以根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比，并根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
本发明实施例通过获取预设的时间段内的测量报告原始数据，使得基于测量报告原始数据进行统计获得的各干扰源小区的上行干扰采样点占比更加准确，能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高。
图2为根据本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置的功能框图。基于上述实施例的内容，如图2所示，一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置包括，占比获取模块201和贡献确定模块202，其中：
占比获取模块201，用于根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比；
贡献确定模块202，用于根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
具体地，占比获取模块201根据MRO数据，确定该受扰小区的全部干扰源小区；对于每一干扰源小区，可以根据该干扰源小区的上行干扰采样点数量，获取该干扰源小区的上行干扰采样点占比。
贡献确定模块202根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置，用于执行本发明实施例提供的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法，确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置包括的各模块实现相应功能的具体方法和流程详见上述确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法的实施例，此处不再赘述。
该确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置用于前述各实施例的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法。因此，在前述各实施例中的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法中的描述和定义，可以用于本发明实施例中各执行模块的理解。
本发明实施例基于测量报告原始数据确定受扰小区的干扰源小区和每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度，不需要将干扰源小区闭站，不会对现网造成影响，不会导致用户体验下降，能保证用户体验、减少用户投诉，操作更简单；不受小区切换、邻区配置关系的影响，确定的干扰源小区更准确，从而能获得更准确的上行干扰贡献度，准确率更高；在未收到受扰小区的测量报告的情况下也能确定干扰源小区，应用范围更广。进一步地，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度后，根据上行干扰贡献度进行干扰优化，能大大缩短干扰优化时间，减少人力、物力、财力成本支出，且能在优化上行干扰的同时对网络下行结构有一定优化效果，效益更高。
图3为根据本发明实施例提供的电子设备的结构框图。基于上述实施例的内容，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；其中，处理器301和存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比；根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
本发明另一实施例公开一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比；根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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一个存储介质中，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方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：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)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一干扰源小区的上行干扰采样点占比；根据各干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一干扰源小区对受扰小区的上行干扰贡献度。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、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)执行上述各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (6)

1.一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法，其特征在于，包括：
根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一所述干扰源小区的上行干扰采样点占比；
根据各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度；
其中，对于所述测量报告原始数据中的每一条数据，将所述数据作为所述干扰源小区的干扰采样点；
确定每一所述干扰源小区的上行干扰采样点占比，包括：
对于每一干扰采样点，根据所述数据获取所述干扰源小区的电平与所述受扰小区的电平，根据所述干扰源小区的电平与所述受扰小区的电平之差的绝对值，确定所述干扰采样点落入的电平差值区间；
对于每一所述干扰源小区，将所述干扰源小区落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量根据每一电平差值区间对应的权重进行加权求和，获得加权和，并将所述加权和与各所述干扰源小区的干扰采样点的数量总和之比，确定为所述干扰源小区的上行干扰采样点占比；
所述根据各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度，包括：
对于每一所述干扰源小区，将所述干扰源小区的上行干扰采样点占比与各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比总和之比，确定为所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度。
2.根据权利要求1所述的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法，其特征在于，所述根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区的具体步骤包括：
对于所述测量报告原始数据中的每一条数据，若判断获知所述数据携带的服务小区的邻区列表中存在所述受扰小区，则将所述服务小区确定为所述受扰小区的干扰源小区。
3.根据权利要求1至2任一所述的确定干扰源小区的上行干扰贡献度的方法，其特征在于，所述根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一所述干扰源小区的上行干扰采样点占比之前，还包括：
获取预设的时间段内的测量报告原始数据。
4.一种确定干扰源小区的上行干扰贡献度的装置，其特征在于，包括：
占比获取模块，用于根据测量报告原始数据，确定受扰小区的干扰源小区，以及每一所述干扰源小区的上行干扰采样点占比；
贡献确定模块，用于根据各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比，确定每一所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度；
其中，对于所述测量报告原始数据中的每一条数据，将所述数据作为所述干扰源小区的干扰采样点；
所述占比获取模块，还用于：
对于每一干扰采样点，根据所述数据获取所述干扰源小区的电平与所述受扰小区的电平，根据所述干扰源小区的电平与所述受扰小区的电平之差的绝对值，确定所述干扰采样点落入的电平差值区间；
对于每一所述干扰源小区，将所述干扰源小区落入每一电平差值区间的干扰采样点的数量根据每一电平差值区间对应的权重进行加权求和，获得加权和，并将所述加权和与各所述干扰源小区的干扰采样点的数量总和之比，确定为所述干扰源小区的上行干扰采样点占比；
所述贡献确定模块，还用于：
对于每一所述干扰源小区，将所述干扰源小区的上行干扰采样点占比与各所述干扰源小区的上行干扰采样点占比总和之比，确定为所述干扰源小区对所述受扰小区的上行干扰贡献度。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至3任一所述的方法。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至3任一所述的方法。
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