CN113630201B - 一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT；若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。因此，本发明实施例提高了远端干扰检测的准确性和鲁棒性。

Description

一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
远端干扰在TDD(Time Division Dual，时分双工)无线网络中广泛存在，一旦发生，对TDD无线网络的性能将会造成非常恶劣的影响。目前，现有的远端干扰检测方式，一般都是根据上行DM-RS(Demodulation reference signal，解调参考信号)符号的IoT(Interference over thermal，干扰噪声)来检测远端干扰。但是，上行DM-RS符号在时域上是不连续分布的，如果远端干扰信号落在上行数据符号上而不是落在上行DM-RS符号上，则现有的远端干扰检测方式检测不出远端干扰，会造成漏检。
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远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质。
本发明实施例提供一种远端干扰检测方法，包括：
确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；
若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
可选地，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
可选地，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行正交频分复用OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
可选地，所述确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，包括：
针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的第一平均IoT；
对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT；
将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
可选地，所述计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内的第一平均IoT，包括：
利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure BDA0002482953440000021
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n,k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw,0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure BDA0002482953440000022
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
可选地，所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限；
所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限。
可选地，所述确定检测到一个远端干扰特征事件，包括：
在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure BDA0002482953440000031
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure BDA0002482953440000032
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure BDA0002482953440000033
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
可选地，所述确定检测到远端干扰，包括：
在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure BDA0002482953440000034
其中，
Figure BDA0002482953440000035
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
本发明实施例提供一种远端干扰检测装置，包括：
检测窗口确定模块，用于确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
平均IoT确定模块，用于确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；
远端干扰特征事件确定模块，用于若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
远端干扰确定模块，用于若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
本发明实施例提供一种网络侧设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：
确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；
若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
可选地，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
可选地，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行正交频分复用OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
可选地，所述确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，包括：
针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的第一平均IoT；
对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT；
将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
可选地，所述计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内的第一平均IoT，包括：
利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure BDA0002482953440000041
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n,k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw,0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure BDA0002482953440000051
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
可选地，所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限；
所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限。
可选地，所述确定检测到一个远端干扰特征事件，包括：
在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure BDA0002482953440000052
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure BDA0002482953440000053
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure BDA0002482953440000054
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
可选地，所述确定检测到远端干扰，包括：
在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure BDA0002482953440000055
其中，
Figure BDA0002482953440000056
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的远端干扰检测方法的步骤。
本发明实施例提供的一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质，可以通过确定检测窗口，该检测窗口中包括至少两个检测子窗口，确定检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件，若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，该设定检测周期大于或等于设定统计周期，则确定检测到远端干扰，使得远端干扰特征事件的判定和远端干扰的判定区分开来，即采用双层判定算法，从而提高了远端干扰检测的准确性和鲁棒性。
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为本发明实施例提供的一种远端干扰检测方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的检测窗口分段示意图；
图3为本发明实施例提供的一种远端干扰检测装置的模块框图；
图4为本发明实施例提供的一种网络侧设备的结构示意图。
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。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。
为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的各实施例中，若采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。
在TDD无线网络中发生大气波导时，远端基站的下行信号经数十或数百公里的超远距离传输后仍具有较高强度，信号传播时延超过上行时隙的GP(Guard Period，保护周期)长度，落入近端基站上行子帧内，造成严重的上行干扰，这种干扰称为远端干扰或大气波导干扰。
远端干扰在TDD无线网络中广泛存在，一旦发生，对TDD无线网络的性能将会造成非常恶劣的影响。目前，现有的远端干扰检测方式，一般都是根据上行DM-RS符号的IoT来检测远端干扰。但是，上行DM-RS符号在时域上是不连续分布的，如果远端干扰信号落在上行数据符号上而不是落在上行DM-RS符号上，则现有的远端干扰检测方式检测不出远端干扰，会造成漏检。
针对上述问题，本发明实施例提供一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质，以提高远端干扰检测的可靠性。
本发明实施例提供的一种远端干扰检测方法、装置、设备及存储介质，可以应用在无线通信系统或无线与有线结合的系统。包括但不限于5G系统(如NR系统)、6G系统、卫星系统、车联网系统、演进型长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统，上述系统的后续演进通信系统等。
本发明实施例提供的网络侧设备可以包含但不限于以下中的一种或多种：通常所用的基站、演进型基站(evolved node base station，eNB)、5G系统中的网络侧设备(例如下一代基站(next generation node base station，gNB)、发送和接收点(transmissionand reception point，TRP))等设备。
本发明实施例提供的终端又可以被称为用户设备等。终端包括但不限于手持设备、车载设备。例如，可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(Ultra-Mobile Personal Computer，UMPC)、上网本或者个人数字助理(Personal DigitalAssistant，PDA)等。
下面通过具体实施例进行说明。
图1为本发明实施例提供的一种远端干扰检测方法的流程图，该远端干扰检测方法可以用于网络侧设备，比如：基站。如图1所示，该传输设备接入网络的方法包括如下步骤：
S101、确定检测窗口，该检测窗口中包括至少两个检测子窗口。
具体地，检测窗口可以指的是一个检测时机需要遍历检测到的连续上行OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)符号所构成的窗口。并且，该检测窗口中可以包括多个检测子窗口，比如：3个。
S102、确定检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT。
具体地，每个检测子窗口的平均IoT可以指的是该检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB(Resource Block，资源块)的平均IoT。
其中，每个检测子窗口内的所有OFDM符号可以包括上行DM-RS符号和上行数据符号。
S103、若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件。
具体地，在进行远端干扰特征事件的判定时，需要同时满足下述两个条件，才可以判定在设定统计周期内检测到一个远端干扰特征事件：
(1)在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件；
(2)在设定统计周期内检测到任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件。
其中，第一设定条件和第二设定条件可以是网络侧设备根据实际情况提前设置的远端干扰特征事件判定条件。
S104、若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，该设定检测周期大于或等于设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
具体地，在进行远端干扰的判定时，需要满足下述条件，才可以判定在设定检测周期内检测到远端干扰：
在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件。其中，设定检测周期大于或等于设定统计周期。比如：设定检测周期是设定统计周期的n倍，n是大于或等于1的正整数。
其中，第三设定条件可以是网络侧设备根据实际情况提前设置的远端干扰判定条件。
由上述实施例可见，可以通过确定检测窗口，该检测窗口中包括至少两个检测子窗口，确定检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件，若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，该设定检测周期大于或等于设定统计周期，则确定检测到远端干扰，使得远端干扰特征事件的判定和远端干扰的判定区分开来，即采用双层判定算法，从而提高了远端干扰检测的准确性和鲁棒性。
进一步地，建立在上述方法的基础上，该传输设备接入网络的方法还可以包括如下步骤：
按照设定划分规则将所述检测窗口划分为至少两段，每段为一个检测子窗口。
具体地，可以将检测窗口划分为N段，每段长度依次为L0、L1、···、LN-1，且L0+L1+···+LN-1＝Ldw，其中Ldw为检测窗口的检测窗长，每一段长度采用设定划分规则确定。
比如：如图2所示，将整个检测窗口分为三段，长度分别为L0、L1、L2，其中Ldw为检测窗口的检测窗长，单位为OFDM符号数。
Figure BDA0002482953440000091
分别为第1段、第2段、第3段内所有OFDM符号在全带宽内每RB(Resource Block，资源块)的平均IoT，每个分段的所有OFDM符号包括上行DM-RS符号和上行数据符号。
其中，上述设定划分规则可以包括但不限于以下两种实现方式：
方式一：根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
比如：按照等分划分规则将整个检测窗口分为三段，则
Figure BDA0002482953440000092
L2＝Ldw－L0－L1。其中，
Figure BDA0002482953440000093
为向下取整符号。
方式二：根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
具体地，根据帧结构划分，检测窗口内包含的时隙均可以表示为SUU或SU，其中S表示特殊时隙，U表示上行时隙，每个时隙包含的所有上行OFDM符号作为检测窗口内的一段。
比如：对于5ms周期帧结构，如果时隙结构为DDDDDDDSUU，S时隙的配置为6:4:4，则三段依次划分为：S时隙内的所有U符号、第一个U时隙的所有符号、第二个U时隙的所有符号，即L0＝4，L1＝14，L2＝14，Ldw＝32。
由上述实施例可见，可以按照设定划分规则将所述检测窗口划分为至少两段(即检测窗口分段)，比如：等分划分或根据帧结构进行划分，这样在远端干扰检测时，可以根据每个检测子窗口的平均IoT(即段级IoT)以及双层判定算法来确定是否检测到远端干扰，从而提高了远端干扰检测的灵活性，还扩展了远端干扰检测的应用场景。其中，段级IoT相对于现有技术中的时隙级IoT或子帧级IoT，其性能更好，可应用的场景更多。
进一步地，建立在上述方法的基础上，在执行S102中确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT时，可以包括但不限于以下实现方式：
S1021、针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的第一平均IoT。
具体地，每个检测子窗口内的所有OFDM符号可以包括上行DM-RS符号和上行数据符号。
S1022、对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT。〃
具体地，在设定统计周期内，可以对每个检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT进行平衡处理，得到该检测子窗口的平均IoT。
S1023、将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
比如：在设定统计周期Tstat内，对图2中的第1段的
Figure BDA0002482953440000111
第2段的
Figure BDA0002482953440000112
第3段的
Figure BDA0002482953440000113
分别进行平滑处理，得到平滑处理后的
Figure BDA0002482953440000114
和
Figure BDA0002482953440000115
由上述实施例可见，针对任一检测子窗口，通过计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的第一平均IoT，并对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT，以及将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT，从而提高了每个检测子窗口的平均IoT(即段级IoT)的准确性。
进一步地，建立在上述方法的基础上，在执行S1021中计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的第一平均IoT时，可以包括但不限于以下实现方式：
利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure BDA0002482953440000116
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n,k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw,0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure BDA0002482953440000117
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
比如：图2中的第1段的
Figure BDA0002482953440000118
的计算公式为：
Figure BDA0002482953440000119
图2中的第2段的
Figure BDA00024829534400001110
的计算公式为：
Figure BDA00024829534400001111
图2中的第3段的
Figure BDA00024829534400001112
的计算公式如下：
Figure BDA0002482953440000121
由上述实施例可见，可以通过第一公式每个检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内的第一平均IoT，从而提高了计算每个检测子窗口的平均IoT的效率。
进一步地，建立在上述方法的基础上，上述S103中的第一设定条件可以包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件可以包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限。
具体地，第一设定门限可以是网络侧设备根据实际情况提前设置的用于判断所有检测子窗口的平均IoT的一个门限值。
第二设定门限可以是网络侧设备根据实际情况提前设置的用于判断任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值的一个门限值。其中，不同的两个相邻检测子窗口对应的第二设定门限可以相同，也可以不同。
比如：在设定的统计周期内，如果检测窗口内三段的平均IoT大于或等于设定的门限1，且第一段的平均IoT与第二段的平均IoT的差值大于或等于设定的门限2，且第二段的平均IoT与第三段的平均IoT的差值大于或等于设定的门限3，则判定在该统计周期内检测到一个远端干扰特征事件。其中，设定的门限2和设定的门限3可能相同，也可能不同。
进一步地，建立在上述方法的基础上，在执行S103中在确定检测到一个远端干扰特征事件时，可以包括但不限于以下实现方式：
在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure BDA0002482953440000122
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure BDA0002482953440000131
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure BDA0002482953440000132
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
比如：在设定统计周期Tstat内，图2中的第1段的平均IoT为
Figure BDA0002482953440000133
第2段的平均IoT为
Figure BDA0002482953440000134
第3段的平均IoT为
Figure BDA0002482953440000135
在该设定统计周期Tstat内，只有同时满足下述条件时，才确定检测到一个远端干扰特征事件：
Figure BDA0002482953440000136
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure BDA0002482953440000137
表示检测窗口内第1段和第2段的IoT差值门限；
Figure BDA0002482953440000138
表示检测窗口内第2段和第3段的IoT差值门限.。
由上述实施例可见，在远端干扰特征事件的判定时，可以根据第一设定门限和第二设定门限，比如：第二公式中的第一设定门限和第二设定门限，确定是否检测到一个远端干扰特征事件，从而提高了远端干扰特征事件判定的可靠性。
进一步地，建立在上述方法的基础上，上述S104中的第三设定条件可以包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限。
具体地，第三设定门限可以是网络侧设备根据实际情况提前设置的用于判断是否检测到远端干扰的一个门限值。
比如：在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限，则确定检测到远端干扰。
由上述实施例可见，在远端干扰判定时，可以根据远端干扰特征事件的总数量是否大于或等于第三设定门限，确定是否检测到远端干扰，从而提高了远端干扰判定的可靠性。
进一步地，建立在上述方法的基础上，在执行S104中在确定检测到远端干扰时，可以包括但不限于以下实现方式：
在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure BDA0002482953440000141
其中，
Figure BDA0002482953440000142
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
比如：在设定的检测周期内，如果检测到的远端干扰特征事件的总数量与该检测周期内包含的统计周期数的比值大于或等于设定的门限4(即VR)，则判定在该检测周期内检测到远端干扰。
由上述实施例可见，在远端干扰判定时，可以根据设定检测周期、设定统计周期和远端干扰特征事件的总数量，来确定是否检测到远端干扰，从而进一步提高了远端干扰判定的准确性。
图3为本发明实施例提供的一种远端干扰检测装置的模块框图，该远端干扰检测装置可以用于网络侧设备，比如：基站。如图3所示，该远端干扰检测装置可以包括：
检测窗口确定模块31，用于确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
平均IoT确定模块32，用于确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；
远端干扰特征事件确定模块33，用于若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
远端干扰确定模块34，用于若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
进一步地，建立在上述装置的基础上，该远端干扰检测装置还可以包括：
子窗口划分模块，用于按照设定划分规则将所述检测窗口划分为至少两段，每段为一个检测子窗口。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行正交频分复用OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述平均IoT确定模块22可以包括：
计算子模块，用于针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的第一平均IoT；
平衡处理子模块，用于对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT；
平均IoT确定子模块，用于将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述计算子模块可以包括：
计算单元，用于利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure BDA0002482953440000151
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n,k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw,0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure BDA0002482953440000152
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述远端干扰特征事件确定模块23可以包括：
远端干扰特征事件确定子模块，用于在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure BDA0002482953440000161
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure BDA0002482953440000162
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure BDA0002482953440000163
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限。
进一步地，建立在上述装置的基础上，所述远端干扰确定模块24可以包括：
远端干扰确定子模块，用于在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure BDA0002482953440000164
其中，
Figure BDA0002482953440000165
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
图4为本发明实施例提供的一种网络侧设备的结构示意图，如图4所示，该网络侧设备400可以包括至少一个处理器401、存储器402、至少一个其他的用户接口403，以及收发机404。网络侧设备400中的各个组件通过总线系统405耦合在一起。可理解，总线系统405用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统405除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图4中将各种总线都标为总线系统405，总线系统可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器401代表的一个或多个处理器和存储器402代表的存储器的各种电路链接在一起。总线系统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，本发明实施例不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机404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403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。
可以理解，本发明实施例中的存储器402可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data RateSDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(DirectRambus RAM，DRRAM)。本发明各实施例所描述的系统和方法的存储器402旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
处理器401负责管理总线系统和通常的处理，存储器402可以存储处理器401在执行操作时所使用的计算机程序或指令，具体地，处理器401可以用于：
确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；
若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器401中，或者由处理器401实现。处理器401可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器401可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(FieldProgrammable 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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。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。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器402，处理器401读取存储器402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是，本发明描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、可编程逻辑设备(ProgrammableLogic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。
对于软件实现，可通过执行本发明实施例中所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行正交频分复用OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，包括：
针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的第一平均IoT；
对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT；
将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内的第一平均IoT，包括：
利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure BDA0002482953440000191
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n,k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw,0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure BDA0002482953440000192
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限；
所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述确定检测到一个远端干扰特征事件，包括：
在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure BDA0002482953440000201
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure BDA0002482953440000202
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure BDA0002482953440000203
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
可选地，作为另一个实施例，处理器401还用于：
所述确定检测到远端干扰，包括：
在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure BDA0002482953440000204
其中，
Figure BDA0002482953440000205
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
由上述实施例可见，可以通过确定检测窗口，该检测窗口中包括至少两个检测子窗口，确定检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件，若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，该设定检测周期大于或等于设定统计周期，则确定检测到远端干扰，使得远端干扰特征事件的判定和远端干扰的判定区分开来，即采用双层判定算法，从而提高了远端干扰检测的准确性和鲁棒性。
上述主要从网络侧设备的角度对本发明实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，本发明实施例提供的网络侧设备为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。
某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，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。
本发明实施例可以根据上述方法示例对网络侧设备等进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
需要说明的是，本发明实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接。
所述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单元来实现本实施例方案的目的。
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，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元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，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)或处理器执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。所述计算机存储介质是非短暂性(英文：nontransitory)介质，包括：快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
另一方面，本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的方法，包括：
确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；
若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰。
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 (16)

1.一种远端干扰检测方法，其特征在于，包括：
确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；所述每个检测子窗口的平均IoT为所述每个检测子窗口内所有正交频分复用OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的平均IoT，所述每个检测子窗口内的所有OFDM符号包括上行解调参考信号DM-RS符号和上行数据符号；
若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰；
所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限；
所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限；
所述方法还包括：
按照设定划分规则将所述检测窗口划分为至少两段，每段为一个检测子窗口。
2.根据权利要求1所述的远端干扰检测方法，其特征在于，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
3.根据权利要求1所述的远端干扰检测方法，其特征在于，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行正交频分复用OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
4.根据权利要求1所述的远端干扰检测方法，其特征在于，所述确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，包括：
针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的第一平均IoT；
对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT；
将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
5.根据权利要求4所述的远端干扰检测方法，其特征在于，所述计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内的第一平均IoT，包括：
利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure FDA0003702562700000021
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n，k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw，0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure FDA0003702562700000022
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
6.根据权利要求1所述的远端干扰检测方法，其特征在于，所述确定检测到一个远端干扰特征事件，包括：
在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure FDA0003702562700000031
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure FDA0003702562700000032
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure FDA0003702562700000033
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
7.根据权利要求1所述的远端干扰检测方法，其特征在于，所述确定检测到远端干扰，包括：
在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure FDA0003702562700000034
其中，
Figure FDA0003702562700000035
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
8.一种远端干扰检测装置，其特征在于，包括：
检测窗口确定模块，用于确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
平均IoT确定模块，用于确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；所述每个检测子窗口的平均IoT为所述每个检测子窗口内所有正交频分复用OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的平均IoT，所述每个检测子窗口内的所有OFDM符号包括上行解调参考信号DM-RS符号和上行数据符号；
远端干扰特征事件确定模块，用于若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
远端干扰确定模块，用于若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰；
所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限；
所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限；
所述装置还包括：
子窗口划分模块，用于按照设定划分规则将所述检测窗口划分为至少两段，每段为一个检测子窗口。
9.一种网络侧设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如下步骤：
确定检测窗口，所述检测窗口中包括至少两个检测子窗口；
确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均干扰噪声IoT；所述每个检测子窗口的平均IoT为所述每个检测子窗口内所有正交频分复用OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的平均IoT，所述每个检测子窗口内的所有OFDM符号包括上行解调参考信号DM-RS符号和上行数据符号；
若在设定统计周期内检测到所有检测子窗口的平均IoT满足第一设定条件、且任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值满足第二设定条件，则确定检测到一个远端干扰特征事件；
若在设定检测周期内检测到的远端干扰特征事件的总数量满足第三设定条件，所述设定检测周期大于或等于所述设定统计周期，则确定检测到远端干扰；
所述第一设定条件包括：所有检测子窗口的平均IoT大于或等于第一设定门限；
所述第二设定条件包括：任意两个相邻检测子窗口的平均IoT差值大于或等于第二设定门限；
所述第三设定条件包括：远端干扰特征事件的总数量大于或等于第三设定门限；
所述步骤还包括：
按照设定划分规则将所述检测窗口划分为至少两段，每段为一个检测子窗口。
10.根据权利要求9所述的网络侧设备，其特征在于，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的检测窗长进行等分划分。
11.根据权利要求9所述的网络侧设备，其特征在于，所述设定划分规则包括根据所述检测窗口的帧结构进行划分，所述检测窗口内包含的时隙包括特殊时隙和上行时隙，每个时隙包含的所有上行正交频分复用OFDM符号作为所述检测窗口内的一段。
12.根据权利要求9所述的网络侧设备，其特征在于，所述确定所述检测窗口内每个检测子窗口的平均IoT，包括：
针对任一检测子窗口，计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内每资源块RB的第一平均IoT；
对所述第一平均IoT进行平衡处理，得到平衡处理后的第二平均IoT；
将所述第二平均IoT确定为该检测子窗口的平均IoT。
13.根据权利要求12所述的网络侧设备，其特征在于，所述计算该检测子窗口内的所有OFDM符号在系统全带宽内的第一平均IoT，包括：
利用第一公式计算所述第一平均IoT；其中，所述第一公式包括：
Figure FDA0003702562700000061
其中，NRB表示系统全带宽内包含的RB数；
PIoT(n，k)表示检测窗口内第n个OFDM符号、第k个RB的IoT；其中，n和k的取值范围分别是：0≤n＜Ldw，0≤k＜NRB；其中，Ldw表示检测窗口的检测窗长；
Figure FDA0003702562700000062
表示第i个检测子窗口内所有OFDM符号在系统全带宽内每RB的平均IoT；
Li表示第i个检测子窗口的检测窗长，ni表示第i个检测子窗口的起始位置。
14.根据权利要求9所述的网络侧设备，其特征在于，所述确定检测到一个远端干扰特征事件，包括：
在设定统计周期内，利用第二公式确定所述远端干扰特征事件；其中，所述第二公式包括：
Figure FDA0003702562700000063
其中，VIoT表示设定的上行时隙IoT门限；
Figure FDA0003702562700000064
表示检测窗口内第i个检测子窗口和第i+1个检测子窗口的IoT差值门限；
Figure FDA0003702562700000065
表示第i个检测子窗口的平均IoT；Li表示第i个检测子窗口的检测窗长；Ldw表示检测窗口的检测窗长。
15.根据权利要求9所述的网络侧设备，其特征在于，所述确定检测到远端干扰，包括：
在设定检测周期内，利用第三公式确定所述远端干扰；其中，所述第三公式包括：
Figure FDA0003702562700000066
其中，
Figure FDA0003702562700000071
表示远端干扰特征事件的总数量；VR表示设定的检测门限值；Tstat表示设定统计周期值；Tdetect表示设定检测周期值。
16.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的远端干扰检测方法的步骤。
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