CN112566162B - 基于数据挖掘的lte干扰源定位方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法、定位装置及存储介质。方法包括：获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据干扰功率值生成干扰簇；根据干扰簇生成待匹配的干扰指纹；将待匹配的干扰指纹与干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位。实施本发明实施例，通过数据挖掘的方法实现了干扰源的定位，给一线网优人员现场扫频提供了位置预测，减少了网优扫频人员的工作量，可高效地完成干扰源排查。

Description

基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法、装置及存储介质。
背景技术
在移动通信网络优化领域，干扰直接影响到用户体验，严重时可能导致掉线，引发大量用户投诉。快速干扰源定位是网优的紧急问题之一。针对干扰源定位，常规方法为现场扫频。该方法需网优扫频人员通过小区监控干扰，明确扫频小区，带上扫频设备，搜寻干扰源。由于小区可能覆盖几百到几公里不等，导致扫频范围过大，干扰排查速度缓慢。
发明内容
针对现有技术中的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法、装置及存储介质，能进行干扰源定位，以减少网优扫频人员的工作量，高效完成干扰源排查。
为实现上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法，包括：
获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；
实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据所述干扰功率值生成干扰簇；
根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹；
将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位。
作为本申请一种具体的实施方式，生成干扰指纹库具体包括：
将所述MR消息与所述用户位置信息进行关联，得到栅格化指纹库；
对所述栅格化指纹库进行归一化处理，生成所述干扰指纹库。
作为本申请一种具体的实施方式，生成干扰簇具体包括：
将干扰功率值大于预设功率阈值的基站确定为干扰主站；
在所述干扰主站上报的所有MR消息中解析邻站，以作为候选干扰站；
提取所述干扰主站和候选干扰站的干扰功率值进行相关性计算，得到相似度值；
将所述相似度值大于预设相似度阈值的候选干扰站确定为干扰辅站；
将所述干扰主站和干扰辅站形成所述干扰簇。
作为本申请一种具体的实施方式，根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹，具体包括：
提取所述干扰簇中干扰主站和干扰辅站的平均PRB干扰功率，对所述平均PRB干扰功率进行归一化处理，生成待匹配的干扰指纹。
作为本申请一种具体的实施方式，将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位，具体包括：
从所述干扰指纹库中提取出与待匹配的干扰指纹向量维度相同的多个第一指纹；
计算待匹配的干扰指纹与多个第一指纹之间的多个匹配距离，所述匹配距离包括欧式距离、余弦距离或曼哈顿距离；
对多个匹配距离进行排序，选择匹配距离最小的第一指纹所在的栅格作为最优栅格输出。
进一步地，在本申请某些优选实施方式中，输出最优栅格定位之后，所述方法还包括：
根据所述最优栅格的数据特征计算定位准确度等级；
对干扰簇对应的基站、干扰源定位范围圈及干扰源的中心位置进行展示。
第二方面，本发明实施例提供了一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置，
包括：
干扰指纹库生成模块，用于获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；
干扰簇生成模块，用于实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据所述干扰功率值生成干扰簇；
干扰指纹生成模块，用于根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹；
匹配定位模块，用于将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位。
第三方面，本发明实施例提供了另一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行上述第一方面的方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面的方法。
实施本发明实施例的基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法，获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据干扰功率值生成干扰簇；根据干扰簇生成待匹配的干扰指纹；将待匹配的干扰指纹与干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位，从而通过数据挖掘的方法实现了干扰源的定位，给一线网优人员现场扫频提供了位置预测，减少了网优扫频人员的工作量，可高效地完成干扰源排查。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法的流程示意图；
图2是干扰指纹库生成流程图；
图3是干扰簇生成流程图；
图4是定位结果展示图；
图5是本发明第一实施例提供的基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置的结构图；
图6是本发明第二实施例提供的基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置的结构图。
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做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。
请参考图1，本发明实施例提供的基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法可以包括如下步骤：
S101，获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成栅格化指纹库。
其中，用户位置信息包括OTT位置信息和MDT位置信息。
S102，对栅格化指纹库进行归一化处理，得到干扰指纹库。
如图2所示，干扰指纹库的生成过程包括：
S201，获取UE上报的MR消息。
S202，获取栅格化的用户位置信息。
具体地，将地图分割成若干个10*10的栅格，并给每个栅格编号sg_no，用户位置信息用sg_no表示。
S203，生成栅格化指纹库。
将MR消息主邻区RSRP与用户位置信息进行关联，得到指纹库。具体地，提取MR消息里面的服务小区RSRP0，和邻区RSRP1，RSRP2…，形成指纹向量FP＝[RSRP0，RSRP1，RSRP2，…]，多条指纹向量构成栅格化指纹库。
S204，对栅格化指纹库进行归一化，生成干扰指纹库。
在本实施例中，归一化指的是使MR服务小区RSRP与邻区RSRP组成特征向量，并按向量单位化处理。更具体的描述是，对指纹向量以主服务小区为零做归一化处理得到干扰指纹向量FPI＝FP/|FP|，其中|FP|指向量模运算，多条干扰指纹向量生成干扰指纹库。
S103，实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据干扰功率值生成干扰簇。
具体地，步骤S103包括：
将干扰功率值大于预设功率阈值的基站确定为干扰主站；
在所述干扰主站上报的所有MR消息中解析邻站，以作为候选干扰站；
提取所述干扰主站和候选干扰站的干扰功率值进行相关性计算，得到相似度值；
将所述相似度值大于预设相似度阈值的候选干扰站确定为干扰辅站；
将所述干扰主站和干扰辅站形成所述干扰簇。
进一步地，干扰簇的生成过程如图3所示，包括：
S301，提取凌晨0点至凌晨4点基站PM PRB平均干扰功率数据。
S302，根据阈值T1确定干扰站，根据网优实际情况，定义干扰站。常见取值T1≥-85dbm强干扰源，-100dbm≤T1<-85dbm中等干扰源，T1<-100dbm弱干扰源。
S303，提取干扰站历史PRB平均干扰功率集合S。
S304，干扰站干扰功率大到小排序。
S305，依次选取干扰主站，每次仅选择一个干扰主站。
S306，查询历史平均PRB干扰功率，这里的查询目录指S303中的干扰功率集合S。
S307，计算主邻站相关系数，根据S306查询到的主站历史平均PRB干扰功率向量和邻站历史平均PRB干扰功率向量，计算相关系数，这里相关系数采用余弦距离。
S308，依次在主站MR消息中寻找可能配对邻站，该邻站的来自与MR消息上报的邻区信息，解析MR消息，可得小区邻站。
S309，当前干扰簇形成。
S310，相关系数大于阈值T2，则认为干扰主辅站相关性较高，属于同一干扰源，可以归并成同一干扰簇。
S311，加入当前簇集合，这里所指干扰簇指多个干扰簇，形成干扰簇集合，可对多个干扰源同时进行定位，后续可并行处理。
S312，在干扰站中删除已选簇，对于已经生成干扰簇的主辅站，在S302干扰站中删除，避免下轮循环所成簇重复选取。
S313，簇异常处理，簇异常包括以下类型：邻站缺失，仅有单站干扰，这种情况不在本发明干扰源定位的计算框架；邻站相关性低，此种情况无法确定干扰是否来自于同一干扰源，无法形成干扰簇。
S314，干扰簇输出，这里干扰簇指多个干扰簇。为生成干扰指纹，干扰指纹库匹配提供输入。
S104，根据干扰簇生成待匹配的干扰指纹。
具体地，提取所述干扰簇中干扰主站和干扰辅站的平均PRB干扰功率，对平均PRB干扰功率进行归一化处理，生成归一化向量即为待匹配的干扰指纹。
S105，将待匹配的干扰指纹与干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位。
步骤S105具体包括：
从干扰指纹库中提取出与待匹配的干扰指纹向量维度相同的多个第一指纹；若干扰指纹库中指纹的向量维度与待匹配的干扰指纹不同，则舍弃，不再进行后续匹配过程；
计算待匹配的干扰指纹与多个第一指纹之间的多个匹配距离，所述匹配距离包括欧式距离、余弦距离或曼哈顿距离；
对多个匹配距离进行排序，选择匹配距离最小的第一指纹所在的栅格作为最优栅格输出。
S106，根据最优栅格的数据特征计算定位准确度等级。
此处的数据特征指的是前述计算出的匹配距离。若最近距离(即最小匹配距离)≤3且100米范围内平均指纹距离<10则为高；3<最近距离≤10且100米范围内平均指纹距离<10则为中；其他情况则为低。
S107，对干扰簇对应的基站、干扰源定位范围圈及干扰源的中心位置进行展示。
需要说明的是，本领域技术人员应当理解，根据步骤S101至S106的描述，可以得知本发明实施例的定位结果包括干扰簇对应的基站、干扰源定位范围圈及干扰源的中心位置等，因此本发明实施例还对上述定位结果进行展示，如图4所示。
实施本发明实施例的基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法，获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据干扰功率值生成干扰簇；根据干扰簇生成待匹配的干扰指纹；将待匹配的干扰指纹与干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位，从而通过数据挖掘的方法实现了干扰源的定位，给一线网优人员现场扫频提供了位置预测，减少了网优扫频人员的工作量，可高效地完成干扰源排查。
基于相同的发明构思，本发明实施例提供了一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置，如图5所示，包括：
干扰指纹库生成模块10，用于获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；
干扰簇生成模块11，用于实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据所述干扰功率值生成干扰簇；
干扰指纹生成模块12，用于根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹；
匹配定位模块13，用于将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位。
进一步地，干扰指纹库生成模块10具体用于：
将所述MR消息与所述用户位置信息进行关联，得到栅格化指纹库；
对所述栅格化指纹库进行归一化处理，生成所述干扰指纹库。
进一步地，干扰簇生成模块11具体用于：
将干扰功率值大于预设功率阈值的基站确定为干扰主站；
在所述干扰主站上报的所有MR消息中解析邻站，以作为候选干扰站；
提取所述干扰主站和候选干扰站的干扰功率值进行相关性计算，得到相似度值；
将所述相似度值大于预设相似度阈值的候选干扰站确定为干扰辅站；
将所述干扰主站和干扰辅站形成所述干扰簇。
进一步地，干扰指纹生成模块12具体用于：
提取所述干扰簇中干扰主站和干扰辅站的平均PRB干扰功率，对所述平均PRB干扰功率进行归一化处理，生成待匹配的干扰指纹。
进一步地，匹配定位模块13从所述干扰指纹库中提取出与待匹配的干扰指纹向量维度相同的多个第一指纹；
计算待匹配的干扰指纹与多个第一指纹之间的多个匹配距离，所述匹配距离包括欧式距离、余弦距离或曼哈顿距离；
对多个匹配距离进行排序，选择匹配距离最小的第一指纹所在的栅格作为最优栅格输出。
优选地，本实施例中的定位装置还包括：
计算模块，用于根据所述最优栅格的数据特征计算定位准确度等级；
展示模块，用于对干扰簇对应的基站、干扰源定位范围圈及干扰源的中心位置进行展示。
可选地，本发明实施例还提供了另一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置。如图6所示，可以包括：一个或多个处理器101、一个或多个输入设备102、一个或多个输出设备103和存储器104，上述处理器101、输入设备102、输出设备103和存储器104通过总线105相互连接。存储器104用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器101被配置用于调用所述程序指令执行上述基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法实施例部分的方法。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器101可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备102可以包括键盘等，输出设备103可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器104可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器101提供指令和数据。存储器104的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器104还可以存储设备类型的信息。
具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器101、输入设备102、输出设备103可执行本发明实施例提供的基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法的实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
需要说明的是，关于定位装置更为详细的工作流程，请参考前述方法实施例部分，在此不再赘述。
进一步地，本发明实施例还提供了一种可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现：上述基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法。
所述计算机可读存储介质可以是前述实施例所述的电子设备的内部存储单元，例如系统的硬盘或内存。所述计算机可读存储介质也可以是所述系统的外部存储设备，例如所述系统上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述计算机可读存储介质还可以既包括所述系统的内部存储单元也包括外部存储设备。所述计算机可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述系统所需的其他程序和数据。所述计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以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，或者该技术方案的全部或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-OnlyMemory)、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。
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，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改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权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位方法，其特征在于，包括：
获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；
实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据所述干扰功率值生成干扰簇；
根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹；
将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位；
其中，生成干扰指纹库具体包括：
将所述MR消息与所述用户位置信息进行关联，得到栅格化指纹库；
对所述栅格化指纹库进行归一化处理，生成所述干扰指纹库；
生成干扰簇具体包括：
将干扰功率值大于预设功率阈值的基站确定为干扰主站；
在所述干扰主站上报的所有MR消息中解析邻站，以作为候选干扰站；
提取所述干扰主站和候选干扰站的干扰功率值进行相关性计算，得到相似度值；
将所述相似度值大于预设相似度阈值的候选干扰站确定为干扰辅站；
将所述干扰主站和干扰辅站形成所述干扰簇。
2.如权利要求1所述的LTE干扰源定位方法，其特征在于，根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹，具体包括：
提取所述干扰簇中干扰主站和干扰辅站的平均PRB干扰功率，对所述平均PRB干扰功率进行归一化处理，生成待匹配的干扰指纹。
3.如权利要求2所述的LTE干扰源定位方法，其特征在于，将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位，具体包括：
从所述干扰指纹库中提取出与待匹配的干扰指纹向量维度相同的多个第一指纹；
计算待匹配的干扰指纹与多个第一指纹之间的多个匹配距离，所述匹配距离包括欧式距离、余弦距离或曼哈顿距离；
对多个匹配距离进行排序，选择匹配距离最小的第一指纹所在的栅格作为最优栅格输出。
4.如权利要求1-3任一项所述LTE干扰源定位方法，其特征在于，输出最优栅格定位之后，所述方法还包括：
根据所述最优栅格的数据特征计算定位准确度等级；
对干扰簇对应的基站、干扰源定位范围圈及干扰源的中心位置进行展示。
5.一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置，其特征在于，包括：
干扰指纹库生成模块，用于获取UE上报的MR消息，结合用户位置信息生成干扰指纹库；
干扰簇生成模块，用于实时提取基站测量带宽上的干扰功率值，并根据所述干扰功率值生成干扰簇；
干扰指纹生成模块，用于根据所述干扰簇生成待匹配的干扰指纹；
匹配定位模块，用于将待匹配的干扰指纹与所述干扰指纹库进行匹配，输出最优栅格定位；
其中，所述干扰簇生成模块具体用于：
将所述MR消息与所述用户位置信息进行关联，得到栅格化指纹库；
对所述栅格化指纹库进行归一化处理，生成所述干扰指纹库；
所述干扰簇生成模块具体用于：
将干扰功率值大于预设功率阈值的基站确定为干扰主站；
在所述干扰主站上报的所有MR消息中解析邻站，以作为候选干扰站；
提取所述干扰主站和候选干扰站的干扰功率值进行相关性计算，得到相似度值；
将所述相似度值大于预设相似度阈值的候选干扰站确定为干扰辅站；
将所述干扰主站和干扰辅站形成所述干扰簇。
6.一种基于数据挖掘的LTE干扰源定位装置，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求4所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求4所述的方法。
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