CN112969193A - 无线网络的干扰确定方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种无线网络的干扰确定方法、装置及设备，该方法包括：获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；目标频段包括多个连续的单位频段，目标时段包括多个连续的单位时段；若干扰强度数据随目标时段对应的时间变化，则确定干扰强度值与目标时段对应的时间之间的第一关系信息；获取目标邻区在目标时段内的业务量数据，并确定业务量数据与时间之间的第二关系信息；确定第一关系信息与第二关系信息之间的匹配度；若匹配度大于预设匹配度阈值，则确定目标邻区为受干扰小区的干扰源。本发明实施例不需要进行路测或扫频工作，减少人力资源消耗，且定位干扰源的准确度高。

Description

无线网络的干扰确定方法、装置及设备

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种无线网络的干扰确定方法、装置及设备。

背景技术

目前无线通信技术已发展至第五代移动通信技术(5th-Generation，5G)，在未来一段时间内5G系统会与现有的2G(2-Generation wireless telephone technology，第二代移动通信技术)、3G(3rd-Generation，第三代移动通信技术)、4G(4th-Generationmobile communication technology，第四代移动通信技术)系统共同提供通信服务。由于各种通信系统共存，多个频段相互影响，各种杂散干扰、互调干扰的机率越来越大，造成干扰的成因越来越复杂，干扰的排查和定位工作难度越来越高。例如5GNR(New Radio，新无线通信技术)的2500M频段可能受到4G LTE(Long Term Evolution，长期演进)D频段的杂散干扰，5GNR的3.5G频段可能受到1800M的谐波或互调干扰。

现有的干扰排查方案，可以将服务小区与相邻小区的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)输入训练后的蜂窝系统模型，得到系统信号与干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)的估计值，比较SINR估计值与SINR真实值，并根据比较结果判断干扰源。该方案需要对邻区进行测量后判断是否为干扰源，未测量到的邻区无法判断。上述干扰排查方案，需要大量路测数据进行蜂窝系统模型训练，且SINR估计值受模型训练程度影响，定位干扰源的准确度较差。

发明内容

本发明实施例提供一种无线网络的干扰确定方法、装置及设备，以解决现有干扰排查方案需要采集大量路测数据、定位干扰源准确度差的问题。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

第一方面，提供了一种无线网络的干扰确定方法，所述方法包括：获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；所述目标频段包括多个连续的单位频段，所述目标时段包括多个连续的单位时段，所述干扰强度数据包括各所述单位频段在各所述单位时段对应的干扰强度值；若所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化，则确定所述干扰强度值与所述目标时段对应的时间之间的第一关系信息；获取目标邻区在所述目标时段内的业务量数据，并确定所述业务量数据与所述时间之间的第二关系信息；确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度；若所述匹配度大于预设匹配度阈值，则确定所述目标邻区为所述受干扰小区的干扰源。

第二方面，提供了一种无线网络的干扰确定装置，所述装置包括：干扰数据获取模块，用于获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；所述目标频段包括多个连续的单位频段，所述目标时段包括多个连续的单位时段，所述干扰强度数据包括各所述单位频段在各所述单位时段对应的干扰强度值；第一关系确定模块，用于若所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化，则确定所述干扰强度值与所述目标时段对应的时间之间的第一关系信息；第二关系确定模块，用于获取目标邻区在所述目标时段内的业务量数据，并确定所述业务量数据与所述时间之间的第二关系信息；匹配度确定模块，用于确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度；干扰确定模块，用于若所述匹配度大于预设匹配度阈值，则确定所述目标邻区为所述受干扰小区的干扰源。

第三方面，提供了一种无线网络的干扰确定设备，该设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

在本发明实施例中，可以获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据，若干扰强度数据随目标时段对应的时间变化则确定干扰强度值与目标时段对应的时间之间的第一关系信息，以及获取目标邻区在目标时段内的业务量数据，并确定业务量数据与时间之间的第二关系信息，通过比较第一关系信息和第二关系信息的匹配度确定干扰源。由于干扰强度数据和业务量数据均为无线网络管理系统存储的数据，可以直接提取所需数据，不需要进行路测或扫频工作，减少人力资源消耗；可以对干扰强度数据进行时间维度的分析，分析干扰强度数据随时间变化的规律，建立干扰强度值与时间的关系信息，并建立业务量数据与时间的关系信息，通过比较两者的匹配度定位干扰源，可以提高定位干扰源的准确度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明的一个实施例中一种无线网络的干扰确定方法的流程示意图；

图2为本发明的一个实施例中另一种无线网络的干扰确定方法的流程示意图；

图3为本发明的一个实施例中林奇郡-ZLH-181小区的三维干扰模型图；

图4为本发明的一个实施例中茨州FZL1_1小区的三维干扰模型图；

图5为本发明的一个实施例中波形图对比示意图；

图6为本发明的一个实施例中干扰消失后茨州FZL1_1小区的三维干扰模型图；

图7为本发明的一个实施例中一种无线网络的干扰确定装置的结构示意图；

图8为本发明的一个实施例中一种无线网络的干扰确定设备的结构示意图。

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。

图1是本发明的一个实施例中一种无线网络的干扰确定方法的示意性流程图。图1的方法可包括：

S102，获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据。

其中，该目标时段可以是一定时间范围的历史时段，例如提取12小时、24小时长度的历史时段。该目标时段可包括多个连续的单位时段，该目标频段包括多个连续的单位频段。单位时段和单位频段可以根据目标时段和目标频段的具体情况灵活划分。以目标时段为24小时，受干扰小区为5G NR系统或4G LTE系统的小区为例，单位时段可以为1小时，单位频段可以为1RB(Resource Block，资源块)，1RB对应于12个子载波的带宽。

与上述单位时段和单位频段对应的，干扰强度数据包括各单位频段在各单位时段对应的干扰强度值。上述干扰强度数据可以基于无线网络管理系统获取，无线网络管理系统存储有受干扰小区在其工作频率上的干扰强度值，不需要进行人工测试或扫频工作。

S104，若干扰强度数据随目标时段对应的时间变化，则确定干扰强度值与目标时段对应的时间之间的第一关系信息。

在本实施例中，对干扰强度数据建立三维干扰模型，对受干扰小区的干扰状态从时间、频率、干扰强度值三个维度进行分析。对于干扰强度值随时间变化的受干扰小区，可以通过本实施例提供的方法处理，对于干扰强度值不随时间变化的受干扰小区，可以通过常规干扰排查方法处理。具体地，可以通过以下步骤判断干扰强度数据是否随目标时段对应的时间变化：

(1)计算各单位频段在目标时段内的第一干扰强度变化量以及受干扰小区在目标时段内的第二干扰强度变化量。

其中，第一干扰强度变化量为单位频段对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值，第二干扰强度变化量为目标小区对应的频段内最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值。可以理解的是，第一干扰强度变化量是某个单位频段内最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值，第二干扰强度变化量为目标小区所有的单位频段内最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值。第一干扰强度变化量表示一个单位频段的变化量，第二干扰强度变化量表示目标频段整体的变化量。

(2)若第一干扰强度变化量与第二干扰强度变化量的比值大于第一阈值，则确定单位频段的干扰强度值随时间变化。该第一阈值可以根据干扰强度的变化剧烈程度来灵活设置，例如可设置为15％、20％、30％。如果第一干扰强度变化量与第二干扰强度变化量的比值大于上述第一阈值，则认为该单位频段内的干扰强度值随时间变化。

(3)若干扰强度值随时间变化的单位频段占单位频段总数的比例大于第二阈值，则确定干扰强度数据随目标时段对应的时间变化。

对各单位频段均进行干扰强度变化量计算及是否随时间变化确认后，统计所有单位频段中干扰强度值随时间变化的单位频段的比例，如果该比例大于第二阈值，则确定干扰强度数据随目标时段对应的时间变化。该第二阈值可以根据干扰强度的变化剧烈程度来灵活设置，例如可设置为15％、20％、30％。

若干扰强度数据随目标时段对应的时间变化，则确定干扰强度值与该对应的时间之间的第一关系信息。由于干扰强度数据包括各单位频段在各单位时段对应的干扰强度值，可以确定在每个单位时段中所有单位频段对应的干扰强度值的平均值，将该平均值作为该单位时段的干扰强度值，从而得到干扰强度值随单位时段变化的关系信息。

上述第一关系信息可以通过矩阵或者曲线图的形式表示。例如，可以根据各单位频段在各单位时段对应的干扰强度值，生成受干扰小区对应的各干扰强度值与时间之间的第一关系矩阵，第一关系矩阵中的元素为各单位时段对应的各单位频段干扰强度值的平均值；还可以生成受干扰小区对应的各干扰强度值与时间之间的关系曲线；该关系曲线的横轴表示各单位时段，纵轴表示各单位频段内的干扰强度值的平均值。

S106，获取目标邻区在上述目标时段内的业务量数据，并确定业务量数据与上述时间之间的第二关系信息。

可以理解的是，业务量数据可以通过上述无线网络管理系统获取，不需要进行人工测试或扫频工作，可以减少人力资源消耗。根据受干扰小区的经纬度，可以将该受干扰小区周围一定距离内的所有无线系统的小区确定为目标邻区。该一定距离可以根据周围无线环境确定，例如距离可以确定为2公里～5公里。通过上述无线网络管理系统，可以获取目标邻区的业务量数据。在此需要说明的是，业务量数据与上述干扰强度数据的统计时间均为该目标时段，且两者的单位时段大小相同。该业务量数据可以包括各单位时段内的业务量，业务量可以是流量或者话务量。

在获取目标邻区在上述目标时段内的业务量数据后，确定业务量数据与上述时间之间的第二关系信息，该关系信息可以通过矩阵或者曲线图的形式表示。例如，可以根据目标邻区在目标时段内的业务量数据，生成业务量数据与时间之间的第二关系矩阵，第二关系矩阵的元素为各单位时段的业务量；还可以生成业务量数据与时间之间的关系曲线，该关系曲线的横轴表示各单位时段，纵轴表示各单位时段对应的业务量。

由于干扰强度数据与业务量数据的目标时段相同且单位时段相同，两者对应的矩阵维度相同，两者对应的曲线图均为数据随时间变化的曲线，因此可以对两者进行匹配度比较。

S108，确定第一关系信息与第二关系信息之间的匹配度。

传统的干扰排查方法一般需要通过现场扫频进行排查，通过分析干扰的频谱特征和干扰强度的关系来定位干扰源，仅对频率和干扰强度的关系进行分析。然而，无线网络系统中的某个小区受到周边小区干扰时，干扰强度值往往随着干扰源小区负荷的变化而变化。当干扰源小区的负荷增加，即业务量增加时，受干扰小区的干扰强度值也增大；当干扰源小区的负荷降低，即业务量降低时，受干扰小区的干扰强度值也减小。在受干扰小区的干扰强度值与干扰源小区业务量之间存在类似的随时间变化趋势，因此可以通过上述目标邻区的业务量与时间的关系信息、上述受干扰小区的干扰强度值与时间的关系信息之间的匹配度确定干扰源小区。

具体地，可以通过第一关系信息确定受干扰小区对应的干扰强度值随时间变化趋势，以及通过第二关系信息确定目标邻区对应的业务量随时间变化趋势，并对两者进行趋势匹配确定第一关系信息与第二关系信息之间的匹配度。其中，趋势匹配包括上升趋势、下降趋势、平稳趋势中的至少一项的匹配；

S110，若匹配度大于预设匹配度阈值，则确定目标邻区为目标小区的干扰源。

对匹配度大于预设匹配度阈值的邻区，可以确定为目标小区的干扰源。

本发明实施例提供了一种无线网络的干扰确定方法，可以获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据，若干扰强度数据随目标时段对应的时间变化则确定干扰强度值与目标时段对应的时间之间的第一关系信息，以及获取目标邻区在目标时段内的业务量数据，并确定业务量数据与时间之间的第二关系信息，通过比较第一关系信息和第二关系信息的匹配度确定干扰源。由于干扰强度数据和业务量数据均为无线网络管理系统存储的数据，可以直接提取所需数据，不需要进行路测或扫频工作，减少人力资源消耗；可以对干扰强度数据进行时间维度的分析，分析干扰强度数据随时间变化的规律，建立干扰强度值与时间的关系信息，并建立业务量数据与时间的关系信息，通过比较两者的匹配度定位干扰源，可以提高定位干扰源的准确度。

具体地，确定第一关系信息与第二关系信息之间的匹配度，可以对干扰强度值随时间变化趋势与业务量随时间变化趋势进行匹配，上述S110可以按照以下步骤执行：

(1)根据第一关系信息计算受干扰小区在每两个相邻单位时段的干扰强度差，对各干扰强度差进行趋势匹配，得到干扰趋势结果。该趋势匹配可以包括上升趋势、下降趋势、平稳趋势中的至少一项的匹配。

通过计算两个相邻单位时段的干扰强度差，可以确定该两个相邻单位时段之间的变化趋势是上升、下降或者平稳不变，例如前一单位时段的干扰强度值大于后一单位时段的干扰强度值，则表示在这两个单位时段内干扰强度为下降趋势。对各干扰强度差进行趋势匹配，可以得到干扰趋势结果，该干扰趋势结果可以包括各干扰强度差对应的干扰趋势值，可以通过矩阵或者曲线图方式表示。干扰趋势值可以通过以下方式确定：

若干扰强度差大于第一干扰强度差阈值，则确定干扰强度差对应的干扰趋势值为第一值；若干扰强度差大于第二干扰强度差阈值且小于或等于第一干扰强度差阈值，则确定干扰强度差对应的干扰趋势值为第二值；若干扰强度差小于或等于第二干扰强度差阈值，则确定干扰强度差对应的干扰趋势值为第三值。第一干扰强度差阈值大于第二干扰强度差阈值，第二干扰强度差阈值大于第三干扰强度差阈值。

(2)根据第二关系信息计算相邻小区在每两个相邻单位时段的业务量差，对各业务量差进行趋势匹配，得到业务量趋势结果。

其中，业务量趋势结果可以包括各业务量差对应的业务量趋势值，可以通过矩阵或者曲线图方式表示。业务量趋势值可以通过以下方式确定：

若业务量差大于第一业务量差阈值，则确定业务量趋势值为第一值；若干扰强度差大于第二业务量差阈值且小于或等于第一业务量差阈值，则确定业务量趋势值为第二值；若干扰强度差小于或等于第二业务量差阈值，则确定业务量趋势值为第三值。第一业务量差阈值大于第二干扰强度差阈值，第二干扰强度差阈值大于第三业务量差阈值。在此需要说明的是，业务量趋势值对应的第一值、第二值和第三值与干扰趋势值对应的第一值、第二值和第三值相同。

(3)根据干扰趋势结果、业务量趋势结果、目标时段内最大干扰强度值所在单位时段以及目标时段内的最大业务量所在单位时段，确定第一关系信息与第二关系信息之间的匹配度。

在获取干扰趋势结果与业务量趋势结果后，可以对两者进行相似程度分析，具体地，可以确定干扰趋势值与对应的业务量趋势值中相同趋势值的数目，并根据相同趋势值的数目占业务量趋势值的数目的比例以及最大干扰强度值所在单位时段与最大业务量所在单位时段的距离，确定第一关系信息与第二关系信息之间的匹配度。

其中，上述对应的业务量趋势值指业务量趋势值与该干扰趋势值对应于同一单位时段。在得到相同趋势值的数目占业务量趋势值的总数的比例后，通过该比例的大小可以确定匹配度高低，比例越大则对应的匹配度越高；最大干扰强度值所在单位时段与最大业务量所在单位时段的距离指两个单位时段的时间差，该时间差越小则对应的匹配度越高。

考虑到干扰源排查之前，需要先确定哪些小区受到干扰，并仅对受到干扰的小区定位干扰源，因此在S102之前上述方法还包括确定目标小区是否为受干扰小区的步骤，具体如下：计算目标小区对应的各频段在目标时段内的全部干扰强度值的平均值；若该平均值大于预设干扰阈值，则确定该目标小区为受干扰小区。可以预先设置干扰阈值，也可以称为干扰门限值，仅在目标小区的全部干扰值的平均值大于该干扰门限值的情况下，确定该小区为受干扰小区。

图2是本发明的一个实施例中一种无线网络的干扰确定方法的示意性流程图。图2的方法可包括：

S202，通过无线网络管理系统，提取目标小区在目标时段内的干扰强度值数据。

例如，该目标时段可以是历史上连续的24小时。5G NR系统和4G LTE系统中小区使用的频段以RB为单位细分，干扰强度值数据可以每个小时、每个RB对应一个干扰强度值，从而获得干扰强度值关于时间、频率的三维原始数据。干扰强度值数据以矩阵形式表示如下：

其中，c_ij为干扰强度值，i表示单位时段的数量，j表示单位频段的数量。

S204，判断目标小区是否为受干扰小区。

预先设置干扰门限值Thd，通过干扰门限值Thd对干扰强度值数据进行筛选。若

表示目标小区的总平均干扰值大于门限值，确定矩阵C所对应的目标小区受到干扰，称为受干扰小区。

S206，判断受干扰小区的干扰强度值是否随时间变化。如果是，执行S208；如果否，执行S210。

如果干扰强度值不随时间变化，则该受干扰小区的干扰源定位按照常规方式处理；如果干扰强度值随时间变化，则执行本实施后续步骤。具体的判断方法如下：

上述矩阵C可以表示为C＝[CF₀ CF₁ .. CF_j]，

其中

CF_j为每个单位频段在所有单位时段内的干扰强度值。

对于每个CF_j，当

时，即在该单位时段内，干扰强度值的变化量小于整体干扰强度值的变化量的20％时，确定在该单位频段内的干扰强度不随时间变化。

当

即干扰强度值不随时间变化的单位频段的数量占单位频段数量的80％以上时，认为该受干扰小区的干扰强度值不随时间变化。其中，rounddown为向下舍位取整数。

可选地，还可以通过曲线图的方式确定受干扰小区的干扰强度值是否随时间变化。首先，基于干扰强度值数据生成干扰强度值与时间和频率三个维度的三维干扰模型图；然后，通过对模型图分析确定受干扰小区的干扰强度值是否随时间变化。在本实施例中，三维干扰模型图的生成方法可以采用现有的方法，例如基于地理信息系统的网络规划软件生成，本实施例对此不作限定。

S208，通过常规方式定位干扰源。

S210，确定受干扰小区的干扰强度值与时间关系。

在本实施例中干扰强度值与时间关系以矩阵形式表示。生成受干扰小区的干扰强度值与时间关系矩阵如下：

S212，获取邻区在目标时段内业务量数据，并确定邻区的业务量与时间关系。

在本实施例中邻区的业务量与时间关系以矩阵形式表示。生成邻区的业务量与时间关系的矩阵如下：

N1＝[n1₀ n1₁ .. n1_i]，第1个邻区对应的矩阵；

……；

Nn＝[nn₀ nn₁ .. nn_i]，第n个邻区对应的矩阵。

S214，确定受干扰小区的干扰趋势结果。

计算受干扰小区每两个相邻单位时段对应的干扰强度值的差值，得到相邻单位时段干扰强度差值的矩阵如下：

CTP＝[ctp₀ ctp₁ .. ctp_p]＝[ct₁-ct₀ ct₂-ct₁ .. ct_i-ct_i-1]

对干扰强度差值矩阵进行趋势匹配，当ctp_p>2时为上升趋势，设置为1；当ctp_p<＝-2时为下降趋势，设置为-1；-2<ctp_p<＝2时为平稳趋势，设置为0，得到受干扰小区的干扰趋势矩阵如下：

CTPd＝[ctpd₀ ctpd₁ .. ctpd_p]；

其中，

S216，确定邻区的干扰趋势结果。

由于邻区的各单位时段的业务量都不相同，无法直接对比，因此将邻区的各单位时段的业务量进行归一化处理。

归一化处理可以通过以下方式执行：每个单位时段的业务量减去所有单位时段中业务量的最小值得到的差值，除以所有单位时段中业务量的最大值减去最小值得到的差值，得到两者的比值，最终得到数值在[0,1]之间的归一化矩阵如下：

Nne表示第n个邻区的归一化矩阵。

得到各个邻区的归一化矩阵后，计算各个邻区的每两个相邻单位时段之间的差值，得到相邻单位时段业务量差值的矩阵如下：

NnP＝[nnp₀ nnp₁ .. nnp_p]

＝[nne₁-nne₀ nne₂-nne₁ .. nne_i-nne_i-1]；

对业务量差值矩阵进行趋势匹配，当nnp_p>0.1时为上升趋势，设置为1；当nnp_p<＝-0.1时为下降趋势，设置为-1；-0.1<nnp_p<＝0.1时为平稳趋势，设置为0。得到邻区的业务量趋势矩阵如下：

NnPd＝[nnpd₀ nnpd₁ .. nnpd_p]；

其中

S218，计算受干扰小区的干扰趋势结果与邻区的干扰趋势结果中相同趋势结果的比例，以及最大干扰强度值所在单位时段与最大业务量所在单位时段的距离。

将受干扰小区的干扰趋势矩阵与邻区的业务量趋势矩阵相减，得到对比矩阵如下：

B＝[b₀ b₁ .. b_p]＝CTPd-NnPd

＝[ctpd₀-nnpd₀ ctpd₁-nnpd₁ .. ctpd_p-nnpd_p]；

进一步，可以统计对比矩阵B中值为0的元素的个数，记为ZeroB，则上述比例为ZeroB/p；获得Max(ct_i)所对应的单位时段Tct_max，即干扰强度值的最大值对应的单位时段，获得Max(nne_i)所对应的单位时段Tnne_max，即业务量的最大值对应的单位时段，则上述距离为|Tct_max-Tnne_max|。

S220，计算受干扰小区与各邻区的匹配度。

具体地，匹配度MatchDegree计算公式如下：

在MatchDegree计算公式，第一项表示相同趋势结果的比例乘以权重比例得到的趋势匹配度，第二项表示最大干扰强度值所在单位时段与最大业务量所在单位时段的距离乘以权重比例得到的峰值匹配度。

S222，当某个邻区与受干扰小区的匹配度达到门限值以上时，可确认该邻区是受干扰小区的干扰源。

例如，当MatchDegree大于等于80％时，可确定受干扰小区的干扰源为该邻区。

本实施提供的无线网络的干扰确定方法，通过干扰强度、时间和频率之间的关系建立三维干扰模型，实现对干扰源定位问题的立体分析，对干扰强度值随时间变化的受干扰小区，建立干扰强度值与时间的关系模型，同时建立周边邻区业务量与时间的关系模型，然后计算二者之间的匹配度，对于匹配度超过门限的邻区，判定为受干扰小区的干扰源，干扰源定位精度高。在上述过程中使用的数据均可以直接利用无线网络后台存储的统计数据，不需要进行测试或扫频工作，可以减少人力资源消耗。

可选地，在本实施例中除以矩阵形式表示外，还可以通过波形图表示。例如，对于受干扰小区的干扰强度值与时间关系，在获取干扰强度值数据后可以生成受干扰小区关于干扰强度值与时间关系的波形图；在获取邻区在目标时段内业务量数据后，可以生成邻区关于业务量与时间关系的波形图。然后，基于相似度算法，对受干扰小区关于干扰强度值与时间关系的波形图与邻区关于业务量与时间关系的波形图进行对比和匹配，匹配内容可以包括波峰的位置、波谷的位置、上升趋势、下降趋势及稳定趋势等。

通过以上方法，可以对干扰进行三维展示，然后筛选出随时间变化的受干扰小区，对受干扰小区干扰强度值与时间的波形与邻区业务量与时间的波形进行匹配分析，将匹配程度高于预设阈值的波形对应的邻区直接定位干扰源。

以下举例验证上述无线网络的干扰确定方法的实现过程。参见表1所示的从无线网络管理系统中提取的多个小区在工作频率上的干扰强度值。

表1

从表1所示的数据中筛选出干扰强度值的平均值高于门限的小区，确认为受干扰小区，生成干扰三维模型。参见图3所示的林奇郡-ZLH-181小区的三维干扰模型图以及图4所示的茨州FZL1_1小区的三维干扰模型图，图3中三维干扰模型的干扰强度值不随时间变化，只随频率变化，图4中三维干扰模型的干扰强度值随时间变化，不随频率变化。如图4所示，在8:00附近出现干扰峰值，峰值达到-107dBm左右。本实施例针对图4所示类型的小区，可以确定其干扰源。

针对图4所示的茨州FZL1_1的三维干扰模型图，提取该小区的周边邻区在同时段的流量，生成流量与时间关系的波形图，与该小区干扰强度值与时间关系的波形图对比。图5示出了波形图对比示意图，包括受干扰小区茨州FZL1_1小区的波形1、邻区GSM茨州_1小区的波形2以及邻区FDD茨州2小区的波形3。通过波形匹配，GSM茨州_1小区的波形2与受干扰小区的波形1的峰值点相近、上升趋势和下降趋势相似，匹配度较高，达到80％，可判断该小区为干扰源。

经验证，处理GSM茨州_1小区的信号问题后，干扰消失后茨州FZL1_1小区的三维干扰模型图如图6所示，受干扰小区的干扰水平恢复至正常水平，在8:00的干扰峰值消失，最高干扰值低于-113dBm。

图7是本发明的一个实施例中一种无线网络的干扰确定装置的结构示意图，请参考图7，该无线网络的干扰确定装置可包括：

干扰数据获取模块701，用于获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；所述目标频段包括多个连续的单位频段，所述目标时段包括多个连续的单位时段，所述干扰强度数据包括各所述单位频段在各所述单位时段对应的干扰强度值；

第一关系确定模块702，用于若所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化，则确定所述干扰强度值与所述目标时段对应的时间之间的第一关系信息；

第二关系确定模块703，用于获取目标邻区在所述目标时段内的业务量数据，并确定所述业务量数据与所述时间之间的第二关系信息；

匹配度确定模块704，用于确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度；

干扰确定模块705，用于若所述匹配度大于预设匹配度阈值，则确定所述目标邻区为所述受干扰小区的干扰源。

本发明实施例提供了一种无线网络的干扰确定装置，可以获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据，若干扰强度数据随目标时段对应的时间变化则确定干扰强度值与目标时段对应的时间之间的第一关系信息，以及获取目标邻区在目标时段内的业务量数据，并确定业务量数据与时间之间的第二关系信息，通过比较第一关系信息和第二关系信息的匹配度确定干扰源。由于干扰强度数据和业务量数据均为无线网络管理系统存储的数据，可以直接提取所需数据，不需要进行路测或扫频工作，减少人力资源消耗；可以对干扰强度数据进行时间维度的分析，分析干扰强度数据随时间变化的规律，建立干扰强度值与时间的关系信息，并建立业务量数据与时间的关系信息，通过比较两者的匹配度定位干扰源，可以提高定位干扰源的准确度。

可选地，作为一个实施例，根据以下步骤判断所述干扰强度数据是否随所述目标时段对应的时间变化：计算各所述单位频段在所述目标时段内分别对应的第一干扰强度变化量以及所述受干扰小区在所述目标时段内的第二干扰强度变化量；所述第一干扰强度变化量为所述单位频段对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值，所述第二干扰强度变化量为所述目标小区对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值；若所述第一干扰强度变化量与所述第二干扰强度变化量的比值大于或等于第一阈值，则确定所述第一干扰强度变化量对应的所述单位频段的干扰强度值随时间变化；若所述干扰强度值随时间变化的单位频段占单位频段总数的比例大于第二阈值，则确定所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化。

可选地，作为另一个实施例，匹配度确定模块704，具体用于：根据所述第一关系信息计算所述受干扰小区在每两个相邻所述单位时段的干扰强度差；对各所述干扰强度差进行趋势匹配，得到干扰趋势结果；所述趋势匹配包括上升趋势、下降趋势、平稳趋势中的至少一项的匹配；根据所述第二关系信息计算所述相邻小区在每两个相邻所述单位时段的业务量差；对各所述业务量差进行所述趋势匹配，得到业务量趋势结果；根据所述干扰趋势结果、所述业务量趋势结果、所述目标时段内最大干扰强度值所在单位时段以及所述目标时段内的最大业务量所在单位时段，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度。

可选地，作为另一个实施例，所述干扰趋势结果包括各所述干扰强度差对应的干扰趋势值；所述匹配度确定模块704，具体用于：若所述干扰强度差大于第一干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第一值；若所述干扰强度差大于第二干扰强度差阈值且小于或等于所述第一干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第二值；若所述干扰强度差小于或等于所述第二干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第三值。

可选地，作为另一个实施例，所述业务量趋势结果包括各所述业务量差对应的业务量趋势值；所述匹配度确定模块704，具体用于：若所述业务量差大于第一业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第一值；若所述干扰强度差大于第二业务量差阈值且小于或等于所述第一业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第二值；若所述干扰强度差小于或等于所述第二业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第三值。

可选地，作为另一个实施例，所述匹配度确定模块704，具体用于：确定所述干扰趋势值与对应的所述业务量趋势值中相同趋势值的数目；所述对应的所述业务量趋势值指与所述干扰趋势值对应于同一所述单位时段；根据所述相同趋势值的数目占所述业务量趋势值的数目的比例，以及所述最大干扰强度值所在单位时段与所述最大业务量所在单位时段的距离，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度。

可选地，作为另一个实施例，所述装置还包括受干扰小区确定模块，用于：计算目标小区对应的各频段在所述目标时段内的全部干扰强度值的平均值；若所述平均值大于预设干扰阈值，则确定所述目标小区为所述受干扰小区。

本发明实施例提供的无线网络的干扰确定装置能够实现图1至图2的方法实施例中设备实现的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

请参阅图8，图8是本发明实施例应用的无线网络的干扰确定设备的结构示意图，能够实现上述实施例中无线网络的干扰确定方法的细节，并达到相同的效果。如图8所示，无线网络的干扰确定设备800包括：处理器801、收发机802、存储器803、用户接口804和总线接口，其中：

在本发明实施例中，无线网络的干扰确定设备800还包括：存储在存储器上803并可在处理器801上运行的计算机程序，计算机程序被处理器801执行时实现如下步骤：

获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；所述目标频段包括多个连续的单位频段，所述目标时段包括多个连续的单位时段，所述干扰强度数据包括各所述单位频段在各所述单位时段对应的干扰强度值；若所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化，则确定所述干扰强度值与所述目标时段对应的时间之间的第一关系信息；获取目标邻区在所述目标时段内的业务量数据，并确定所述业务量数据与所述时间之间的第二关系信息；确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度；若所述匹配度大于预设匹配度阈值，则确定所述目标邻区为所述受干扰小区的干扰源。

在图8中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器801代表的一个或多个处理器和存储器803代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机802可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。针对不同的用户设备，用户接口804还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。

处理器801负责管理总线架构和通常的处理，存储器803可以存储处理器801在执行操作时所使用的数据。

可选的，计算机程序被处理器801执行时还可实现如下步骤：计算各所述单位频段在所述目标时段内分别对应的第一干扰强度变化量以及所述受干扰小区在所述目标时段内的第二干扰强度变化量；所述第一干扰强度变化量为所述单位频段对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值，所述第二干扰强度变化量为所述目标小区对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值；若所述第一干扰强度变化量与所述第二干扰强度变化量的比值大于或等于第一阈值，则确定所述第一干扰强度变化量对应的所述单位频段的干扰强度值随时间变化；若所述干扰强度值随时间变化的单位频段占单位频段总数的比例大于第二阈值，则确定所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化。

可选的，计算机程序被处理器801执行时还可实现如下步骤：根据所述第一关系信息计算所述受干扰小区在每两个相邻所述单位时段的干扰强度差；对各所述干扰强度差进行趋势匹配，得到干扰趋势结果；所述趋势匹配包括上升趋势、下降趋势、平稳趋势中的至少一项的匹配；根据所述第二关系信息计算所述相邻小区在每两个相邻所述单位时段的业务量差；对各所述业务量差进行所述趋势匹配，得到业务量趋势结果；根据所述干扰趋势结果、所述业务量趋势结果、所述目标时段内最大干扰强度值所在单位时段以及所述目标时段内的最大业务量所在单位时段，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度。

可选的，计算机程序被处理器801执行时还可实现如下步骤：若所述干扰强度差大于第一干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第一值；若所述干扰强度差大于第二干扰强度差阈值且小于或等于所述第一干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第二值；若所述干扰强度差小于或等于所述第二干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第三值。

可选的，计算机程序被处理器801执行时还可实现如下步骤：若所述业务量差大于第一业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第一值；若所述干扰强度差大于第二业务量差阈值且小于或等于所述第一业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第二值；若所述干扰强度差小于或等于所述第二业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第三值。

可选的，计算机程序被处理器801执行时还可实现如下步骤：确定所述干扰趋势值与对应的所述业务量趋势值中相同趋势值的数目；所述对应的所述业务量趋势值指与所述干扰趋势值对应于同一所述单位时段；根据所述相同趋势值的数目占所述业务量趋势值的数目的比例，以及所述最大干扰强度值所在单位时段与所述最大业务量所在单位时段的距离，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度。

可选的，计算机程序被处理器801执行时还可实现如下步骤：计算目标小区对应的各频段在所述目标时段内的全部干扰强度值的平均值；若所述平均值大于预设干扰阈值，则确定所述目标小区为所述受干扰小区。

本发明实施例提供一种无线网络的干扰确定设备，干扰强度数据和业务量数据均为无线网络管理系统存储的数据，可以直接提取所需数据，不需要进行路测或扫频工作，减少人力资源消耗；可以对干扰强度数据进行时间维度的分析，分析干扰强度数据随时间变化的规律，建立干扰强度值与时间的关系信息，并建立业务量数据与时间的关系信息，通过比较两者的匹配度定位干扰源，可以提高定位干扰源的准确度。

优选的，本发明实施例还提供一种无线网络的干扰确定设备，包括处理器801，存储器803，存储在存储器803上并可在所述处理器801上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器801执行时实现上述无线网络的干扰确定方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述无线网络的干扰确定方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，干扰强度数据和业务量数据均为无线网络管理系统存储的数据，可以直接提取所需数据，不需要进行路测或扫频工作，减少人力资源消耗；可以对干扰强度数据进行时间维度的分析，分析干扰强度数据随时间变化的规律，建立干扰强度值与时间的关系信息，并建立业务量数据与时间的关系信息，通过比较两者的匹配度定位干扰源，可以提高定位干扰源的准确度。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

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上述实施例方法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，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。

Claims (10)

1.一种无线网络的干扰确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；所述目标频段包括多个连续的单位频段，所述目标时段包括多个连续的单位时段，所述干扰强度数据包括各所述单位频段在各所述单位时段对应的干扰强度值；

若所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化，则确定所述干扰强度值与所述目标时段对应的时间之间的第一关系信息；

获取目标邻区在所述目标时段内的业务量数据，并确定所述业务量数据与所述时间之间的第二关系信息；

确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度；

若所述匹配度大于预设匹配度阈值，则确定所述目标邻区为所述受干扰小区的干扰源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据以下步骤判断所述干扰强度数据是否随所述目标时段对应的时间变化：

计算各所述单位频段在所述目标时段内分别对应的第一干扰强度变化量以及所述受干扰小区在所述目标时段内的第二干扰强度变化量；所述第一干扰强度变化量为所述单位频段对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值，所述第二干扰强度变化量为所述目标小区对应的最大干扰强度值与最小干扰强度值的差值；

若所述第一干扰强度变化量与所述第二干扰强度变化量的比值大于或等于第一阈值，则确定所述第一干扰强度变化量对应的所述单位频段的干扰强度值随时间变化；

若所述干扰强度值随时间变化的单位频段占单位频段总数的比例大于第二阈值，则确定所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度，包括：

根据所述第一关系信息计算所述受干扰小区在每两个相邻所述单位时段的干扰强度差；

对各所述干扰强度差进行趋势匹配，得到干扰趋势结果；所述趋势匹配包括上升趋势、下降趋势、平稳趋势中的至少一项的匹配；

根据所述第二关系信息计算所述相邻小区在每两个相邻所述单位时段的业务量差；

对各所述业务量差进行所述趋势匹配，得到业务量趋势结果；

根据所述干扰趋势结果、所述业务量趋势结果、所述目标时段内最大干扰强度值所在单位时段以及所述目标时段内的最大业务量所在单位时段，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述干扰趋势结果包括各所述干扰强度差对应的干扰趋势值；所述对各所述干扰强度差进行趋势匹配，得到干扰趋势结果，包括：

若所述干扰强度差大于第一干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第一值；

若所述干扰强度差大于第二干扰强度差阈值且小于或等于所述第一干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第二值；

若所述干扰强度差小于或等于所述第二干扰强度差阈值，则确定所述干扰强度差对应的所述干扰趋势值为第三值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述业务量趋势结果包括各所述业务量差对应的业务量趋势值；所述对各所述业务量差进行所述趋势匹配，得到业务量趋势结果，包括：

若所述业务量差大于第一业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第一值；

若所述干扰强度差大于第二业务量差阈值且小于或等于所述第一业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第二值；

若所述干扰强度差小于或等于所述第二业务量差阈值，则确定所述业务量趋势值为所述第三值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述干扰趋势结果与所述业务量趋势结果中相同趋势结果的比例，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度，包括：

确定所述干扰趋势值与对应的所述业务量趋势值中相同趋势值的数目；所述对应的所述业务量趋势值指与所述干扰趋势值对应于同一所述单位时段；

根据所述相同趋势值的数目占所述业务量趋势值的数目的比例，以及所述最大干扰强度值所在单位时段与所述最大业务量所在单位时段的距离，确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据之前，所述方法还包括：

计算目标小区对应的各频段在所述目标时段内的全部干扰强度值的平均值；

若所述平均值大于预设干扰阈值，则确定所述目标小区为所述受干扰小区。

8.一种无线网络的干扰确定装置，其特征在于，所述装置包括：

干扰数据获取模块，用于获取受干扰小区对应的目标频段在目标时段内的干扰强度数据；所述目标频段包括多个连续的单位频段，所述目标时段包括多个连续的单位时段，所述干扰强度数据包括各所述单位频段在各所述单位时段对应的干扰强度值；

第一关系确定模块，用于若所述干扰强度数据随所述目标时段对应的时间变化，则确定所述干扰强度值与所述目标时段对应的时间之间的第一关系信息；

第二关系确定模块，用于获取目标邻区在所述目标时段内的业务量数据，并确定所述业务量数据与所述时间之间的第二关系信息；

匹配度确定模块，用于确定所述第一关系信息与所述第二关系信息之间的匹配度；

干扰确定模块，用于若所述匹配度大于预设匹配度阈值，则确定所述目标邻区为所述受干扰小区的干扰源。

9.一种无线网络的干扰确定设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的无线网络的干扰确定方法。

10.一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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的无线网络的干扰确定方法。

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