CN114257319A - 大气波导干扰定位方法、装置、计算设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种大气波导干扰定位方法、装置、计算设备及存储介质。其中，方法包括：识别目标受扰小区；计算目标受扰小区的受扰符号数，并根据受扰符号数计算目标受扰小区对应的干扰距离；根据目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。本方案能够实现远距离同频干扰源的精准定位，为受扰小区的及时优化提供基础；并且，本方案不受限于各设备型号等，适用范围广；此外，本方案实施过程简单易行，能够实时地定位出干扰源，定位效率高，适于大规模应用与实施。

Description

大气波导干扰定位方法、装置、计算设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种大气波导干扰定位方法、装置、计算设备及存储介质。

背景技术

LTE根据双工方式不同，分为LTE-TDD和LTE-FDD两种制式。其中LTE-TDD(又可称为TD-LTE)为时分双工制式，其要求基站保持严格的时间同步。

然而，大气波导现象(电磁波在大气中传播时，除了正常的折射外，在相应的气象条件下还会产生超折射现象，从而形成大气波导传播)能够使得LTE-TDD下行无线信号传播距离超出上下行保护时隙(简称GP)的保护距离，导致远端LTE-TDD下行无线信号干扰到本地LTE-TDD上行无线信号。然而，目前仍缺乏一种有效手段来准确地定位出远距离同频干扰源。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的大气波导干扰定位方法、装置、计算设备及存储介质。

根据本发明的一个方面，提供了一种大气波导干扰定位方法，包括：

识别目标受扰小区；

计算所述目标受扰小区的受扰符号数，并根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

可选的，所述目标受扰小区为多个；

则所述根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区进一步包括：

基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度；

根据所述多个目标受扰小区之间的相似度，对所述多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组；其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值；

针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向；

根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

可选的，所述基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度进一步包括：

根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；

根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。

可选的，所述针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向进一步包括：

针对于任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。

可选的，所述根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离进一步包括：

根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算所述目标受扰小区对应的干扰距离。

可选的，所述识别目标受扰小区进一步包括：

识别出受扰小区；

针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征；

根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

可选的，所述根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区进一步包括：

若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

根据本发明的另一方面，提供了一种大气波导干扰定位装置，包括：

识别模块，适于识别目标受扰小区；

符号数计算模块，适于计算所述目标受扰小区的受扰符号数；

干扰距离计算模块，适于根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

定位模块，适于根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

可选的，所述目标受扰小区为多个；

则所述定位模块进一步适于：基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度；

根据所述多个目标受扰小区之间的相似度，对所述多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组；其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值；

针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向；

根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

可选的，所述定位模块进一步适于：

根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；

根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。

可选的，所述定位模块进一步适于：

针对于任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。

可选的，所述干扰距离计算模块进一步适于：根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算所述目标受扰小区对应的干扰距离。

可选的，所述识别模块进一步适于：识别出受扰小区；

针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征；

根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

可选的，所述识别模块进一步适于：若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述大气波导干扰定位方法对应的操作。

根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述大气波导干扰定位方法对应的操作。

根据本发明提供的大气波导干扰定位方法、装置、计算设备及存储介质，识别目标受扰小区；计算目标受扰小区的受扰符号数，并根据受扰符号数计算目标受扰小区对应的干扰距离；根据目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。本方案能够实现远距离同频干扰源的精准定位，为对受扰小区的及时优化提供基础；并且，本方案不受限于各设备型号等，适用范围广；此外，本方案实施过程简单易行，能够实时地定位出干扰源，定位效率高，适于大规模应用与实施。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例一提供的一种大气波导干扰定位方法的流程示意图；

图2示出了应用于本发明实施例一中的一种目标受扰小区识别方法的流程示意图；

图3示出了应用于本发明实施例一中的一种时域干扰特征示意图；

图4示出了应用于本发明实施例一中的一种信号干扰示意图；

图5示出了应用于本发明实施例一中的一种施扰小区位置示意图；

图6示出了应用于本发明实施例一中的一种施扰小区定位方法的流程示意图；

图7示出了根据本发明实施例二提供的一种大气波导干扰定位装置的功能结构示意图；

图8示出了根据本发明实施例四提供的一种计算设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了便于对本方案的理解，在此首先阐述本方案所涉及的相关技术术语：

LTE-TDD(又可称为TD-LTE)：一种时分双工制式的LTE，其具有移动性高、覆盖性强等特点。

同频：对应于相同频段，LTE-TDD可使用频段12个，分别为：1900--1920MHz，2010～2025MHz，1850～1910MHz，1930～1990MHz，1910～1930MHz，2570～2620MHz，1880～1920MHz，2300～2400MHz，2496～2690MHz，3 400～3600MHz，3600～3800MHz，703～803MHz等等。

符号：LTE协议定义的时域符号，通常情况下，一个子帧由14个符号构成。

位置信息：物理站点在地面所处的位置信息位置。

方位角：正北方向的平面顺时针旋转到和天线所在平面重合所经历的角度。在实际的天线放置中，方位角通常有0度，120度和240度等等。

实施例一

图1示出了根据本发明实施例一提供的一种大气波导干扰定位方法的流程示意图。其中，本实施例所提供的的大气波导干扰定位方法能够应用于LTE-TDD系统中，并可实现远距离同频干扰源的定位。

如图1所示，该方法包括：

步骤S110：识别目标受扰小区。

其中，本实施例中的目标受扰小区为当前LTE-TDD系统中受到大气波导干扰，且需进行干扰定位的小区。

可选的，在实际的实施过程中，可首先从当前LTE-TDD系统中识别出受到大气波导干扰的小区。在具体实施过程中，为提升目标受扰小区的识别效率，可从预先标识的干扰高频区域中获取在历史预设时间段内(如最近15天内)的干扰数据。其中，该干扰数据包括干扰电平以及干扰符号等等。进一步地提取出干扰电平在预设范围(如在-110以上等等)，且干扰电平在预设范围出现的频次大于预设频次(如大于3天等)的小区作为受扰小区。在一种可选的实施方式中，该干扰数据具体可以为预设频段的干扰数据。

进一步可选的，在识别出LTE-TDD系统中的受扰小区之后，可直接将识别出的受扰小区作为目标受扰小区；或者，为进一步提升干扰定位效果，可通过如图2所示的步骤进一步从受扰小区中筛选出目标受扰小区。

如图2所示，目标受扰小区的具体确定过程包括如下步骤S111-步骤S112：

步骤S111，针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征。

其中，受扰小区的时域干扰特征具体包括该受扰小区的干扰电平在时域上的分布特征。

步骤S112，根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

具体地，随着施扰小区与受扰小区之间距离的增加，其对应的传输时延也会增加，从而干扰到受扰小区的上行符号数也会增加，从而使得TD-LTE无线信号随着距离的增加传输时延相应的增加。由此，如图3所示，本实施例中若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

步骤S120：计算目标受扰小区的受扰符号数，并根据受扰符号数计算目标受扰小区对应的干扰距离。

如图4所示，小区2距离小区1较近，当小区2的信号传达至小区1时，其传输时延为3个OFDM符号，即等于上下行保护时隙(简称GP)符号数，则小区2的下行信号并未对小区1信息造成干扰；而小区3距离小区1较远，当小区3的信号传达至小区1时，其传输时延为6个OFDM符号，超出上下行保护时隙符号数，则小区3的DwPTS下行信号干扰到小区1的UpPTS信号和SF2子帧的第一个OFDM符号。则确定小区1受扰符号数为3。在实际的确定过程中，可根据受扰电平确定受扰符号数，本领域技术人员可根据实际的业务状态选择相应的受扰符号数确定方法。

在获得目标受扰小区的受扰符号数之后，可进一步根据受扰符号数计算目标受扰小区对应的干扰距离。

可选的，在干扰距离计算过程中，具体可根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算目标受扰小区对应的干扰距离。其中，目标受扰小区对应的干扰距离表征了施扰小区与目标受扰小区之间的距离。

例如，可通过公式1-1计算目标受扰小区对应的干扰距离：

D＝v×(X+n) 公式1-1

其中，D为目标受扰小区对应的干扰距离，v为单位符号延迟距离，v具体等于C/14000，C为光速；X为目标受扰小区的受扰符号数；n为上下行保护时隙符号数。

在一种可选的实施方式中，在计算获得目标受扰小区对应的干扰距离之后，为进一步地避免遗漏施扰小区，可配置相应的缓冲距离，继而根据缓冲距离及干扰距离获得修正干扰距离。具体地，修正干扰距离为一距离范围，即修正干扰距离为D′＝[D-d，D+d]，其中，D为目标受扰小区对应的干扰距离，d为缓冲距离。

步骤S130：根据目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

其中，位置信息具体为经纬度信息。如图5所示，根据目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，可将施扰小区的范围缩小至以受扰小区位置为圆心，半径为D的圆上，或者，通过该修正干扰距离可将施扰小区的筛选范围缩小至以受扰小区位置为圆心，小圆半径为D-d，大圆半径为D+d的环形区域内。继而根据目标受扰小区的方位角确定干扰方向，最终将环形区域与方位角覆盖区域的重叠部分确定为施扰小区所在的区域(如图5中阴影部分)。

在一种可选的实施方式中，在实际实施时，目标受扰小区通常为多个，从而为了避免施扰小区的遗漏，提升施扰小区定位精度，以及实现批量化的施扰小区定位，可通过图6中所示步骤，根据目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

步骤S131：基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度。

在具体的实施过程中，可根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；其中，该位置信息具体为经纬度。继而根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。其中，在计算目标受扰小区相似度过程中，具体是计算多个目标受扰小区对应的小区向量之间的余弦值。

步骤S132：根据多个目标受扰小区之间的相似度，对多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组。

其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值。例如，同一目标受扰小区中各受扰小区之间的余弦值对应的角小于30度。

步骤S133：针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向。

由于同一受扰小区组中受扰小区的小区向量相似度高，由此同一受扰小区组中各受扰小区对应的施扰小区方位大致相同。由此，本步骤可针对于任一受扰小区组，确定出该受扰小区组整体的干扰方向。

在确定该受扰小区组整体的干扰方向过程中，任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。具体地，可统计该受扰小区组中各受扰小区的方位角，继而确定出受扰小区组对应的方位角范围，最终根据受扰小区组对应的方位角范围确定该受扰小区组对应的干扰方向。例如，若受扰小区组对应的方位角范围为0-30°，则可将0-30°确定为该受扰小区组对应的干扰方向；又或者，确定缓冲角度，根据缓冲角度以及方位角范围确定受扰小区组对应的干扰方向，例如，若缓冲角度为5°，方位角范围为0-30°，则可将5-25°确定为该受扰小区组对应的干扰方向。

步骤S134：根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

由此可见，本实施例能够实现远距离同频干扰源的精准定位，为对受扰小区的及时优化提供基础；并且，本实施例不受限于各设备型号等，适用范围广；并且，本实施例实施过程简单易行，能够实时地定位出干扰源，定位效率高，适于大规模应用与实施。

实施例二

图7示出了根据本发明实施例二提供的一种大气波导干扰定位装置的功能结构示意图。如图7所示，该装置包括：识别模块71、符号数计算模块72、干扰距离计算模块73、以及定位模块74。

识别模块71，适于识别目标受扰小区；

符号数计算模块72，适于计算所述目标受扰小区的受扰符号数；

干扰距离计算模块73，适于根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

定位模块74，适于根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

可选的，所述目标受扰小区为多个；

则所述定位模块进一步适于：基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度；

根据所述多个目标受扰小区之间的相似度，对所述多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组；其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值；

针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向；

根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

可选的，所述定位模块进一步适于：

根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；

根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。

可选的，所述定位模块进一步适于：

针对于任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。

可选的，所述干扰距离计算模块进一步适于：根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算所述目标受扰小区对应的干扰距离。

可选的，所述识别模块进一步适于：识别出受扰小区；

针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征；

根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

可选的，所述识别模块进一步适于：若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

其中，本实施例中各模块的具体实施过程可参照实施例一中相应部分的描述，本实施例在此不做赘述。

由此可见，本实施例能够实现远距离同频干扰源的精准定位，为对受扰小区的及时优化提供基础；并且，本实施例不受限于各设备型号等，适用范围广；并且，本实施例实施过程简单易行，能够实时地定位出干扰源，定位效率高，适于大规模应用与实施。

实施例三

根据本发明实施例三提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的大气波导干扰定位方法。

可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

识别目标受扰小区；

计算所述目标受扰小区的受扰符号数，并根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

所述目标受扰小区为多个；

基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度；

根据所述多个目标受扰小区之间的相似度，对所述多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组；其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值；

针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向；

根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；

根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。

在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

针对于任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。

在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算所述目标受扰小区对应的干扰距离。

在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

识别出受扰小区；

针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征；

根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

在一种可选的实施方式中，可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作：

若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

由此可见，本实施例能够实现远距离同频干扰源的精准定位，为对受扰小区的及时优化提供基础；并且，本实施例不受限于各设备型号等，适用范围广；并且，本实施例实施过程简单易行，能够实时地定位出干扰源，定位效率高，适于大规模应用与实施。

实施例四

图8示出了根据本发明实施例四提供的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。

如图8所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)802、通信接口(Communications Interface)804、存储器(memory)806、以及通信总线808。

其中：处理器802、通信接口804、以及存储器806通过通信总线808完成相互间的通信。通信接口804，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器802，用于执行程序810，具体可以执行上述用于大气波导干扰定位方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序810可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器802可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器806，用于存放程序810。存储器806可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

识别目标受扰小区；

计算所述目标受扰小区的受扰符号数，并根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

在一种可选的实施方式中，程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

所述目标受扰小区为多个；

基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度；

根据所述多个目标受扰小区之间的相似度，对所述多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组；其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值；

针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向；

根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

在一种可选的实施方式中，程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；

根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。

在一种可选的实施方式中，程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

针对于任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。

在一种可选的实施方式中，程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算所述目标受扰小区对应的干扰距离。

在一种可选的实施方式中，程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

识别出受扰小区；

针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征；

根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

在一种可选的实施方式中，程序810具体可以用于使得处理器802执行以下操作：

若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

由此可见，本实施例能够实现远距离同频干扰源的精准定位，为对受扰小区的及时优化提供基础；并且，本实施例不受限于各设备型号等，适用范围广；并且，本实施例实施过程简单易行，能够实时地定位出干扰源，定位效率高，适于大规模应用与实施。

在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (10)

1.一种大气波导干扰定位方法，其特征在于，包括：

识别目标受扰小区；

计算所述目标受扰小区的受扰符号数，并根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标受扰小区为多个；

则所述根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区进一步包括：

基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度；

根据所述多个目标受扰小区之间的相似度，对所述多个目标受扰小区进行分组，以获得至少一个受扰小区组；其中，同一受扰小区组中目标受扰小区之间的相似度高于预设阈值；

针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向；

根据该受扰小区组中目标受扰小区的位置信息以及对应的干扰距离，和该受扰小区组对应的干扰方向，确定施扰小区。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于位置信息以及方位角，计算多个目标受扰小区之间的相似度进一步包括：

根据任一目标受扰小区的位置信息及方位角，生成与该目标受扰小区对应的小区向量；

根据目标受扰小区对应的小区向量计算多个目标受扰小区之间的相似度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对于任一受扰小区组，计算该受扰小区组对应的干扰方向进一步包括：

针对于任一受扰小区组，根据该受扰小区组中目标受扰小区的方位角，确定该受扰小区组对应的干扰方向。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离进一步包括：

根据目标受扰小区的受扰符号数、单位符号延迟距离、上下行保护时隙符号数，计算所述目标受扰小区对应的干扰距离。

6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述识别目标受扰小区进一步包括：

识别出受扰小区；

针对于任一受扰小区，根据该受扰小区的干扰数据，提取该受扰小区的时域干扰特征；

根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据该受扰小区的时域干扰特征，确定该受扰小区是否为目标受扰小区进一步包括：

若该受扰小区的时域干扰特征为干扰电平在时域上成逐渐降低趋势，则确定该受扰小区为目标受扰小区。

8.一种大气波导干扰定位装置，其特征在于，包括：

识别模块，适于识别目标受扰小区；

符号数计算模块，适于计算所述目标受扰小区的受扰符号数；

干扰距离计算模块，适于根据所述受扰符号数计算所述目标受扰小区对应的干扰距离；

定位模块，适于根据所述目标受扰小区的位置信息、方位角以及对应的干扰距离，确定施扰小区。

9.一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的大气波导干扰定位方法对应的操作。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的大气波导干扰定位方法对应的操作。

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