CN116015499B - 干扰源检测方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及通信技术领域，公开了一种干扰源检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；基于通信质量指标序列和接收信号强度序列，确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度之间的相关性；若目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度负相关，则确定可疑信源为干扰源。通过分析目标移动设备的通信质量和可疑信源的接收信号强度，可快速识别出目标移动设备周围的干扰源，进而控制目标移动设备逐步脱离干扰源的干扰范围，保证目标移动设备的安全以及任务的顺利执行。

Description

干扰源检测方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种干扰源检测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着各种智能移动设备（如无人机、无人车等）在军民领域中的大力发展，针对智能移动设备的反制手段也被大量使用。目前，主流反制手段中主要是针对智能移动设备与控制端（如卫星、地面站）间的通信进行干扰，使得智能移动设备无法跟地面站间建立正常通信，从而失去控制。其中，针对导航通信的干扰三种手段：压制式、欺骗式、压制欺骗式干扰。压制式干扰主要通过压制导航信号，使智能移动设备丢失导航信号；欺骗式干扰利用向智能移动设备发送经过延迟、放大处理后的虚假信号，诱使智能移动设备出现偏离预定轨道的情况；压制欺骗式干扰先对智能移动设备进行压制干扰再向其发送虚假信号。当智能移动设备的通信受到破坏时，将导致智能移动设备无法完成预定任务，甚至造成设备的损毁和人员的伤亡。

发明内容

本申请实施例提供一种干扰源检测方法、装置、电子设备及存储介质，可快速识别出干扰源，进而保证目标移动设备的安全以及任务的顺利执行。

第一方面，本申请实施例提供了一种干扰源检测方法，包括：

获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；

获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；

基于所述通信质量指标序列和所述接收信号强度序列，确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性；

若所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度负相关，则确定所述可疑信源为干扰源。

可选地，在确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性之前，所述方法还包括：

确定所述通信质量指标序列的变化超过预设的正常波动区间。

可选地，所述方法还包括：

基于所述可信信源的接收信号强度，确定所述目标移动设备到所述可信信源的距离；

基于所述目标移动设备到所述可信信源的距离，确定所述通信质量指标序列的正常波动区间。

可选地，所述通信质量指标包括误码率、误信率、丢包率以及信干噪比中的至少一个。

可选地，所述方法还包括：

基于所述干扰源的接收信号强度，确定所述目标移动设备到所述干扰源的距离；

若所述目标移动设备到所述干扰源的距离小于距离阈值、且所述目标移动设备当前的通信质量指标大于质量阈值，则调整所述目标移动设备的运动轨迹，以使所述目标移动设备远离所述干扰源。

可选地，所述距离阈值和所述质量阈值是根据所述目标移动设备当前执行的任务类型确定的。

可选地，所述方法还包括：

基于所述目标移动设备周围的环境信息，从自由空间传播模型和Okumura-Hata模型中选择一个模型；

基于选择的模型计算所述目标移动设备到所述干扰源的距离；

所述自由空间传播模型表示为：

其中，n为信号传播系数，d为所述目标移动设备与所述干扰源之间的距离，

为参考点距离；

所述Okumura-Hata模型表示为：

其中，f为载波频率，

为所述干扰源的发射天线高度，/>

为所述目标移动设备的接收天线高度，d为所述目标移动设备与所述干扰源之间的距离，/>

为移动天线修正因子。

一方面，本申请一实施例提供了一种干扰源检测装置，包括：

通信质量检测模块，用于获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；

信号强度检测模块，用于获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；

处理模块，用于基于所述通信质量指标序列和所述接收信号强度序列，确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性；若所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度负相关，则确定所述可疑信源为干扰源。

一方面，本申请一实施例提供了一种电子设备，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计算机程序，其中，处理器执行计算机程序时实现上述任一种方法的步骤。

一方面，本申请一实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一种方法的步骤。

一方面，本申请一实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一种TCP传输性能的控制的各种可选实现方式中提供的方法。

本申请实施例提供的干扰源检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过分析目标移动设备的通信质量和可疑信源的接收信号强度的相关性，可快速识别出目标移动设备周围的干扰源，进而控制目标移动设备逐步脱离干扰源的干扰范围，保证目标移动设备的安全以及任务的顺利执行。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所介绍的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的干扰源检测方法的应用场景示意图；

图2为本申请一实施例提供的干扰源检测方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

为了方便理解，下面对本申请实施例中涉及的名词进行解释：

在数字通信中常常用时间间隔相同的符号来表示一位二进制数字，这样的时间间隔内的信号称为二进制码元，而这个间隔被称为码元长度， 1码元可以携带nbit的信息量。当周围环境存在干扰时，在通信过程中会在接收端产生错位的码元。

误码率是指通信过程中接收端接收到的错误码元数目与所传输的总码元数目之比：

其中，

表示误码率，/>

表示错误码元，/>

表示总传输码元数量。

误信率是指接收端接收到的错误信息的比特数目与总传输比特数之比：

其中，

表示误信率，/>

表示错误信息的比特数目，/>

表示总传输比特数。

丢包率是指传输过程中所丢失的数据包数量占所发送数据组的比率。

信干噪比（SINR）指系统中信号与干扰和噪声之和的比，

其中，

表示信号功率，/>

表示干扰信号功率，/>

表示噪声信号功率。

随着各种智能移动设备（如无人机、无人车等）在军民领域中的大力发展，针对智能移动设备的反制手段也被大量使用。以无人机领域为例，无人机在执行飞行任务时，需要通过GNSS（全球卫星导航系统）进行导航，还需要地面站对其远程无线遥测、遥控；此外，无人机在组成编队协同执行任务时还需要无人机之间进行信息交互，来保持安全队形，实现协同任务分配，扩大对环境态势的感知。可以看出，无人机在执行任务时离不开通信的应用，当通信受到破坏时，将导致无人机无法完成预定任务，甚至造成设备的损毁和人员的伤亡。因此，为了保证无人机等智能移动设备的安全以及任务的顺利执行，亟需一种能够快速识别干扰源的方法。

为此，本申请提供了一种干扰源检测方法，包括：获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；基于通信质量指标序列和接收信号强度序列，确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度之间的相关性；若目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度负相关，则确定可疑信源为干扰源。通过分析目标移动设备的通信质量和可疑信源的接收信号强度的相关性，可快速识别出目标移动设备周围的干扰源，进而控制目标移动设备逐步脱离干扰源的干扰范围，保证目标移动设备的安全以及任务的顺利执行。

在介绍完本申请实施例的设计思想之后，下面对本申请实施例的技术方案能够适用的应用场景做一些简单介绍，需要说明的是，以下介绍的应用场景仅用于说明本申请实施例而非限定。在具体实施时，可以根据实际需要灵活地应用本申请实施例提供的技术方案。

参考图1，其为本申请实施例提供的干扰源检测方法的应用场景示意图。该应用场景包括目标移动设备101、与目标移动设备101保持通信的通信设备102和干扰源103。其中，目标移动设备101包括但不限于无人机、无人搬运小车、智能机器人等，通信设备102包括但不限于与地面站、卫星等，干扰源103能够对进入其覆盖信号范围的设备进行通信干扰。目标移动设备101可自主移动并安装有通信模块，通过通信模块与通信设备102进行通信，进而用户使用的控制终端可通过通信设备102向目标移动设备101发送控制指令，实现对目标移动设备101的控制，基于通信设备102提供的导航定位等功能实现自主移动，保证目标移动设备101执行任务。当目标移动设备101进入干扰源103的信号覆盖范围时，干扰信号将导致目标移动设备101无法准确获得地面站或卫星的指令，进而导致目标移动设备101无法执行任务，甚至引发安全事故。

目标移动设备101内部安装有RSS（Received Signal Strength，接收信号强度）采集模块，通过RSS采集模块可检测目标移动设备101接收到各信源的信号强度，还可以利用RSS测距技术判断目标移动设备101距信源的距离。RSS采集模块在接收到一个有效数据包时会将接收到的信号强度值放到寄存器中，寄存器中信号强度值随RSS采集模块和信源间距离的增加呈现出单调递减的趋势，因此通过接收信号强度在传播过程中的衰弱程度可以判断出目标移动设备101和信源之间的距离。

实际应用中，无人机普遍配备RSS采集模块以及相关协议，不需要对无人机系统进行大的改动，就可以实现对接收信号强度的检测，降低实现成本。

当然，本申请实施例提供的方法并不限用于图1所示的应用场景中，还可以用于其它可能的应用场景，本申请实施例并不进行限制。对于图1所示的应用场景的各个设备所能实现的功能将在后续的方法实施例中一并进行描述，在此先不过多赘述。

为进一步说明本申请实施例提供的技术方案，下面结合附图以及具体实施方式对此进行详细的说明。虽然本申请实施例提供了如下述实施例或附图所示的方法操作步骤，但基于常规或者无需创造性的劳动在所述方法中可以包括更多或者更少的操作步骤。在逻辑上不存在必要因果关系的步骤中，这些步骤的执行顺序不限于本申请实施例提供的执行顺序。

下面结合图1所示的应用场景，对本申请实施例提供的技术方案进行说明。

参考图2，本申请实施例提供了一种干扰源检测方法，可应用于目标移动设备，包括以下步骤：

S201、获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列。

需要说明的是，可信信源是指可以信任的安全的通信设备，可以是图1所示的地面站、卫星等。目标移动设备可预先存储可信信源的白名单，只要在白名单内的信源即为可信信源。

具体实施时，目标移动设备可以按预设间隔时间发起通信质量检测，以检测目标移动设备与可信信源之间的通信质量，并存储各时刻检测到的通信质量指标，获得通信质量指标序列。通信质量指标序列揭示了通信质量指标随时间的变化情况，数学上可通过绘制曲线的方式获得横轴表示时间、纵轴表示通信质量指标大小的曲线图。

在一些实施方式中，本申请实施例采用的通信质量指标包括但不限于误码率、误信率、丢包率以及信干噪比等。

以误码率为例，通信设备按预设间隔时间向目标移动设备发送误码率检测指令，目标移动设备接收到误码率检测指令后，对当前通信周期内通信设备与目标移动设备在下行通信中传输的错误码元数目进行统计，获得当前通信周期的下行通信误码率；与此同时，目标移动设备向通信设备发送误码率检查报文，通信设备收到误码率检查报文后，对当前通信周期内通信设备与目标移动设备在上行通信中传输的错误码元数目进行统计，获得当前通信周期的上行通信误码率；综合当前通信周期的下行通信误码率和上行通信误码率，得到当前通信周期的误码率。其他通信指标的获取方法与误码率的获取方式类型，不再赘述。

S202、获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列。

需要说明的是，可疑信源是指无法确定其安全性或身份未知的信源。具体实施时，目标移动设备可预先存储可信信源的白名单，不在该白名单中的信源即为可疑信源。接收信号强度是指目标移动设备接收到的某一信源的信号强度，表示该信源发出的信号传输到目标移动设备所在位置处的信号强度，接收信号强度与目标移动设备到信源的距离有关。

具体实施时，目标移动设备可通过RSS采集模块获取可疑信源的每帧数据的接收信号强度，并存储各时刻检测到的接收信号强度，获得接收信号强度序列。接收信号强度序列揭示了目标移动设备接收到的可疑信源的信号强度随时间的变化情况，数学上可通过绘制曲线的方式获得横轴表示时间、纵轴表示可疑信源的接收信号强度大小的曲线图。

S203、基于通信质量指标序列和接收信号强度序列，确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度之间的相关性。

具体实施时，可分析相同时间段内通信质量指标和接收信号强度的变化趋势（如增大、减少）、变化量等，确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度之间的相关性。

当采用的通信质量指标为误码率、误信率、丢包率这类指标时，通信质量指标与通信质量负相关，即通信质量指标越高则通信质量越低。此时，若通信质量指标与接收信号强度正相关，即通信质量指标随接收信号强度增加而增加、减小而减小，则确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度负相关；若通信质量指标与接收信号强度负相关，则确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度正相关。

当采用的通信质量指标为信干噪比这类指标时，通信质量指标与通信质量正相关，即通信质量指标越高则通信质量越高。此时，若通信质量指标与接收信号强度正相关，则确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度正相关；若通信质量指标与接收信号强度负相关，则确定目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度负相关。

具体实施时，可采用一个通信质量指标来衡量目标移动设备的通信质量，也可以综合多个通信质量指标来衡量目标移动设备的通信质量。

S204、若目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度负相关，则确定可疑信源为干扰源。

具体实施时，可根据接收信号强度的强弱，判断目标移动设备距离信源位置的远近程度。在无干扰源的环境内，当目标移动设备接收到的接收信号强度增加时，可以认为目标移动设备正在接近信源；当目标移动设备接收到的接收信号强度减小时，可以认为目标移动设备正在远离信源。当目标移动设备周围存在干扰源时，干扰源发射的干扰信号将导致目标移动设备与可信信源之间的通信质量变差。为此，目标移动设备的通信质量与可疑信源的接收信号强度负相关，表明目标移动设备在靠近可疑信源时通信质量降低，目标移动设备在远离可疑信源时通信质量升高，可疑信源对目标移动设备的通信产生干扰，将可疑信源确定为干扰源。

本申请实施例的干扰源检测方法，通过分析目标移动设备的通信质量和可疑信源的接收信号强度的变化趋势，获得目标移动设备的通信质量和可疑信源的接收信号强度的相关性，进而判断目标移动设备在靠近可疑信源时可疑信源是否会导致目标移动设备的通信质量降低，如若目标移动设备的通信质量降低了，则认定该可疑信源为干扰源。本申请实施例的干扰源检测方法，通过结合目标移动设备的通信质量和可疑信源的接收信号强度，可快速识别出目标移动设备周围的干扰源，进而控制目标移动设备逐步脱离干扰源的干扰范围，保证目标移动设备的安全以及任务的顺利执行。

在一些实施方式中，本申请实施例的方法还包括如下步骤：判断通信质量指标序列的变化是否超过预设的正常波动区间；若确定通信质量指标序列的变化超过预设的正常波动区间，则执行步骤S203，否则，认为目标移动设备当前未受到干扰，无需执行步骤S203，以节约目标移动设备的计算资源。

需要说明的是，目标移动设备到可信信源的距离越远，由于路径损失带来的信号强度衰减就越明显，进而导致目标移动设备与可信信源之间的通信质量降低。因此，只要通信质量指标序列的变化未超过预设的正常波动区间，就表明目标移动设备的通信质量变化是正常的信号衰减导致的，不是受到可疑信源的干扰。

为此，可根据可信信源的信号强度随传输距离的衰减情况，确定通信质量指标序列随距离变化的幅度，进而确定正常波动区间。具体地，可基于可信信源的接收信号强度，确定目标移动设备到可信信源的距离，基于目标移动设备到可信信源的距离，确定通信质量指标序列的正常波动区间。

示例性地，根据目标移动设备在各时刻接收到的可信信源的接收信号强度，确定各时刻目标移动设备到可信信源的距离值；根据各时刻目标移动设备到可信信源的距离值、以及描述距离值和通信质量指标间关系的关系模型，确定各时刻目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标预估值，进而获得通信质量指标预估序列，通信质量指标预估序列中的各通信质量指标预估值加上合理的误差范围，就可以获得通信质量指标序列的正常波动区间。

具体实施时，可通过实验获得移动设备在距离信源的不同位置处对应的通信质量指标，通过分析确定移动设备到信源的距离值对通信质量指标的影响，进而获得关系模型。

在一些实施方式中，本申请实施例的方法还包括：基于通信质量指标序列判断通信质量指标是否发生突变，并确定突变持续时长；若确定通信质量指标发生突变且突变持续时长超过时长阈值，则认为目标移动设备当前受到干扰，需执行步骤S203，以便确认可疑信源是否为干扰源。

具体实施时，可计算通信质量指标序列的斜率，当斜率超过预设值时，认为断通信质量指标发生突变，斜率超过预设值持续的时长即为突变持续时长。

进一步地，若确定通信质量指标未发生突变或者突变持续时长未超过时长阈值，则认为目标移动设备当前未受到干扰，无需执行步骤S203，以节约目标移动设备的计算资源。或者，若确定通信质量指标未发生突变或者突变持续时长未超过时长阈值，则进一步判断通信质量指标序列的变化是否超过预设的正常波动区间，若确定通信质量指标序列的变化超过预设的正常波动区间，则执行步骤S203，否则，认为目标移动设备当前未受到干扰，无需执行步骤S203，以节约目标移动设备的计算资源。

在一些实施方式中，在确定可疑信源为干扰源后，本申请实施例的方法还包括以下步骤：基于干扰源的接收信号强度，确定目标移动设备到干扰源的距离；若目标移动设备到干扰源的距离小于距离阈值、且目标移动设备当前的通信质量指标大于质量阈值，则调整目标移动设备的运动轨迹，以使目标移动设备远离干扰源。

其中，距离阈值和质量阈值可根据实际应用场景进行选择，本申请实施例不作限定。

在一些实施方式中，可根据目标移动设备当前执行的任务类型，确定距离阈值和质量阈值。

需要说明的是，不同的任务类型对通信质量的要求不同。例如，当任务类型为数据回传、且回传的是实时视频信号这类数据量较大的数据时，需要目标移动设备与地面站等可信信源之间保持较好的通信质量，针对这类对通信质量要求较高的任务，可以设置较低的阈值，这样目标移动设备在距离干扰源较远、通信质量还不是很差时，就可以触发调整目标移动设备的运动轨迹，使目标移动设备尽快远离干扰源，保证通信质量满足任务需求。当任务类型为运输任务这类对通信质量要求不高的任务时，可以选择较低的阈值，这样可以避免频繁调整目标移动设备的运动轨迹，减小能量消耗。

在一些实施方式中，本申请实施例的方法还包括以下步骤：基于目标移动设备周围的环境信息，从自由空间传播模型和Okumura-Hata模型中选择一个模型；基于选择的模型计算目标移动设备到干扰源的距离。

自由空间传播模型表示为：

其中，n为信号传播系数，d为目标移动设备与干扰源之间的距离，

为参考点距离。

Okumura-Hata模型表示为：

其中，f为干扰源的载波频率，

为干扰源的发射天线高度，/>

为目标移动设备的接收天线高度，d为目标移动设备与干扰源之间的距离，/>

为移动天线修正因子。具体实施时，可基于各种常见的干扰源的发射天线高度，确定/>

的取值，例如求各种常见的干扰源的发射天线高度的平均值或中值。

具体实施时，可基于目标移动设备的GPS位置，结合已知的地图数据，确定目标移动设备周围的预设范围内是否存在高大的障碍物。当存在高大障碍物时，选用Okumura-Hata模型计算目标移动设备到干扰源的距离，当不存在高大障碍物时，选用自由空间传播模型计算目标移动设备到干扰源的距离。

具体实施时，可基于任务类型确定目标移动设备周围的环境信息。例如，任务类型中涉及目标移动设备执行任务的区域信息，如城市或郊区，当任务执行区域为城市时，选用Okumura-Hata模型计算目标移动设备到干扰源的距离，当任务执行区域为郊区时，选用自由空间传播模型计算目标移动设备到干扰源的距离。

通过分析标移动设备周围的环境信息，可选择一个更加合适的模型来基于接收信号强度计算目标移动设备到干扰源的距离，提高计算距离的准确度。

在一些实施方式中，可通过如下步骤调整目标移动设备的运动轨迹：基于全局优化函数调整目标移动设备的运动轨迹。其中，全局优化函数为：

subject to:

其中，

，/>

表示起始点，/>

表示任务终点，/>

表示2-范数；f(t)为目标移动设备所在位置距离起始点的代价函数；BER为通信质量指标，

表示通信质量指标对应的质量阈值。

在一些实施方式中，可根据目标移动设备接收到的干扰源的接收信号强度的大小，控制目标移动设备往接收信号强度减小的方向移动，控制目标移动设备逐步远离干扰源。

在一些实施方式中，可根据目标移动设备在多个位置处接收到的干扰源的接收信号强度，确定多个位置到干扰源的距离值，根据获得的多个距离值和多个位置对应的空间坐标，通过空间定位法确定出干扰源的空间位置。基于干扰源的空间位置，调整目标移动设备的运动轨迹，使得目标移动设备远离干扰源。

基于与上述干扰源检测方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种干扰源检测装置，包括：

通信质量检测模块，用于获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；

信号强度检测模块，用于获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；

处理模块，用于基于所述通信质量指标序列和所述接收信号强度序列，确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性；若所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度负相关，则确定所述可疑信源为干扰源。

可选地，所述处理模块还用于：在确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性之前，确定所述通信质量指标序列的变化超过预设的正常波动区间。

可选地，所述处理模块还用于：基于所述可信信源的接收信号强度，确定所述目标移动设备到所述可信信源的距离；基于所述目标移动设备到所述可信信源的距离，确定所述通信质量指标序列的正常波动区间。

可选地，所述处理模块还用于：基于所述干扰源的接收信号强度，确定所述目标移动设备到所述干扰源的距离；若所述目标移动设备到所述干扰源的距离小于距离阈值、且所述目标移动设备当前的通信质量指标大于质量阈值，则调整所述目标移动设备的运动轨迹，以使所述目标移动设备远离所述干扰源。

可选地，所述距离阈值和所述质量阈值是根据所述目标移动设备当前执行的任务类型确定的。

可选地，所述处理模块还用于：

基于所述目标移动设备周围的环境信息，从自由空间传播模型和Okumura-Hata模型中选择一个模型；

基于选择的模型计算所述目标移动设备到所述干扰源的距离；

所述自由空间传播模型表示为：

其中，n为信号传播系数，d为所述目标移动设备与所述干扰源之间的距离，

为参考点距离；

所述Okumura-Hata模型表示为：

其中，f为载波频率，

为所述干扰源的发射天线高度，/>

为所述目标移动设备的接收天线高度，d为所述目标移动设备与所述干扰源之间的距离，/>

为移动天线修正因子。

本申请实施例提的干扰源检测装置与上述干扰源检测方法采用了相同的发明构思，能够取得相同的有益效果，在此不再赘述。

基于与上述干扰源检测方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括处理器和存储器。

处理器可以是通用处理器，例如中央处理器（CPU）、数字信号处理器（DigitalSignal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（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，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器（Random Access Memory，RAM）、静态随机访问存储器（Static Random Access Memory，SRAM）、可编程只读存储器（Programmable Read Only Memory，PROM）、只读存储器（Read Only Memory，ROM）、带电可擦除可编程只读存储器（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM）、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；上述计算机存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于：移动存储设备、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁性存储器（例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘（MO）等）、光学存储器（例如CD、DVD、BD、HVD等）、以及半导体存储器（例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器（NAND FLASH）、固态硬盘（SSD））等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本申请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）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁性存储器（例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘（MO）等）、光学存储器（例如CD、DVD、BD、HVD等）、以及半导体存储器（例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器（NAND FLASH）、固态硬盘（SSD））等各种可以存储程序代码的介质。

以上实施例仅用以对本申请的技术方案进行了详细介绍，但以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请实施例的方法，不应理解为对本申请实施例的限制。本技术领域的技术人员可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种干扰源检测方法，其特征在于，包括：

获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；

获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；

基于所述通信质量指标序列和所述接收信号强度序列，确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性；

若所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度负相关，则确定所述可疑信源为干扰源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性之前，所述方法还包括：

确定所述通信质量指标序列的变化超过预设的正常波动区间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述可信信源的接收信号强度，确定所述目标移动设备到所述可信信源的距离；

基于所述目标移动设备到所述可信信源的距离，确定所述通信质量指标序列的正常波动区间。

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述通信质量指标包括误码率、误信率、丢包率以及信干噪比中的至少一个。

5.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述干扰源的接收信号强度，确定所述目标移动设备到所述干扰源的距离；

若所述目标移动设备到所述干扰源的距离小于距离阈值、且所述目标移动设备当前的通信质量指标大于质量阈值，则调整所述目标移动设备的运动轨迹，以使所述目标移动设备远离所述干扰源。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述距离阈值和所述质量阈值是根据所述目标移动设备当前执行的任务类型确定的。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述目标移动设备周围的环境信息，从自由空间传播模型和Okumura-Hata模型中选择一个模型；

基于选择的模型计算所述目标移动设备到所述干扰源的距离；

所述自由空间传播模型表示为：

，

其中，n为信号传播系数，d为所述目标移动设备与所述干扰源之间的距离，

为参考点距离；

所述Okumura-Hata模型表示为：

，

其中，f为载波频率，

为所述干扰源的发射天线高度，/>

为所述目标移动设备的接收天线高度，d为所述目标移动设备与所述干扰源之间的距离，/>

为移动天线修正因子。

8.一种干扰源检测装置，其特征在于，包括：

通信质量检测模块，用于获取目标移动设备与可信信源之间的通信质量指标随时间变化的通信质量指标序列；

信号强度检测模块，用于获取可疑信源的接收信号强度随时间变化的接收信号强度序列；

处理模块，用于基于所述通信质量指标序列和所述接收信号强度序列，确定所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度之间的相关性；若所述目标移动设备的通信质量与所述可疑信源的接收信号强度负相关，则确定所述可疑信源为干扰源。

9.一种电子设备，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计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

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