一种干扰源定位方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种干扰源定位方法和装置，该方法包括对长期演进LTE网络小区进行判断确定出受干扰小区；获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源；其中，预设的干扰源特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征。本实施例的技术方案基于PRB干扰功率谱特征的干扰源定位实现了小区干扰源的自动化定位，较传统的干扰源分析定位方案节省了人力投入成本；提高了定位准确率。

A method and device for locating interference sources

The invention discloses a method and device for locating interference sources, which includes judging long-term evolving LTE network cells to determine the interfered cells, acquiring the PRB power spectrum characteristics of a physical resource block of the interfered cells, and preset interference sources according to the interference source matching algorithm. The PRB power spectrum characteristics of all the jammers in the feature library are matched, and the target jammers in the jammed cell are determined according to the matching results. The technical scheme of this implementation based on PRB interference power spectrum features realizes the automatic location of interference sources in the cell, which saves the labor cost and improves the accuracy of location.

【技术实现步骤摘要】
一种干扰源定位方法和装置
本专利技术涉及通信网络
，具体涉及一种干扰源定位方法和装置。
技术介绍
在各种制式的移动通信网络日常优化过程中，干扰问题分析与优化是关键的工作之一。对于复杂的网络，干扰优化占据了很大的工作量，其中包括小区初始的覆盖规划、信号质量预测、交付运维后的系统外干扰源、系统内干扰源等的定位及优化工作。无线信号干扰的最小化是保证的信号覆盖质量的前提，也是保证高接通性、高保持性、高切换成功率和低掉话率的基础，更是保证用户体验的关键。同时干扰优化也是蜂窝无线网络邻区、扰码、物理小区标识PCI(PhysicalCellIdentifier)频点规划的基础。提升干扰定位分析的准确性及分析处理的工作效率，对快速优化网络综合性能具有重要的意义。现有的干扰分析定位主要依靠人工，利用网络采集数据分析，扫频设备结合专业软件手工规划，或依托无线厂家私有工具等开展，如按日粒度分析某省18万LTE无线网络小区，并输出高干扰小区。因为小区数量较多，若逐站分析排查需要投入大量的人力与时间，不仅效率低下而且人工排查与分析定位难免会出现数据缺失，判断失误，进而导致对干扰小区受扰原因分析的准确性难以保证。此外，由于人工统计与分析需要大量时间，无法及时的输出分析结果。由上可知，现有的干扰源定位分析方案人力成本高，准确性差，效率低下无法及时输出分析结果。
技术实现思路
本专利技术提供了一种干扰源定位方法和装置，以解决现有技术中的人力成本高，准确性差，效率低下无法及时输出分析结果问题。根据本专利技术的一个方面，提供了一种干扰源定位方法，该方法包括：对长期演进LTE网络小区进行判断，确定出受干扰小区；获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源并输出；其中，预设的干扰源特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种干扰源定位装置，该装置包括：受干扰小区确定单元，用于对长期演进LTE网络小区进行判断，确定出受干扰小区；干扰源定位单元，获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源并输出；其中，预设的干扰源特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征。本专利技术的有益效果是：本专利技术实施例的干扰源定位方法和装置，首先对长期演进LTE网络小区进行判断，确定出受干扰小区；然后获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源并输出。本专利技术的技术方案基于小区的物理资源块PRB功率谱特征，将受干扰小区的PRB数据和预设特征库中大量的已知干扰源的PRB数据匹配，进而快速定位干扰源，实现了干扰源定位的自动化，保证了网络干扰源的高效精准分析和定位，大大节约了人力投入成本，提高工作效率，更好支撑干扰优化日常工作。附图说明图1是本专利技术一个实施例的一种干扰源定位方法的流程示意图；图2是本专利技术另一个实施例的一种干扰源定位方法的流程示意图；图3是本专利技术一个实施例的匹配定位算法实现的示意图；图4是现有的一种匹配定位算法的匹配结果示意图图5是本专利技术一个实施例的一种干扰源定位装置的框图。具体实施方式本专利技术的设计构思在于：针对现有技术中的问题，本实施例提出了基于物理资源块PRB干扰功率谱特征的干扰源定位技术方案，实现干扰源的自动化核查和准确定位，较传统的干扰分析定位手段大大节省了人力投入成本；保证了分析结果的准确性。此外，本实施例的干扰源分析定位方案效率较高，从而有效克服了传统人工分析时由于数据过多，人工统计与分析需要大量时间导致的无法及时输出分析结果的问题。实施例一图1是本专利技术一个实施例的一种干扰源定位方法的流程示意图，参见图1，本实施例的干扰源定位方法包括如下步骤：步骤S101，对长期演进LTE网络小区进行判断，确定出受干扰小区；步骤S102，获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源并输出；其中，预设的干扰源特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征。由图1所示可知，本实施例的干扰源定位方法，通过对网络小区进行判断确定出受干扰小区，然后，对受干扰的小区，获取这些小区的物理资源块PRB(PhysicalResourceBlock)功率谱特征，将小区的PRB功率谱特征和一个预设的特征库中每个干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，由于该预设的特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征，所以通过将待分析的受干扰小区的PRB功率谱特征和已知干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，即可自动化、高效的匹配出小区的干扰源，避免了人工定位分析，花费大量时间，无法及时输出定位结果的问题。实施例二以下结合图2至图4对本专利技术实施例的干扰源定位方法的实现步骤进行具体说明。参见图2，本实施例的干扰源定位方法包括如下步骤，流程开始，执行步骤S201；步骤S201：基础数据采集；本步骤中采集的基础数据包括两类数据，第一类是网络基础工程参数，第二类是小区的物理资源块PRB功率谱数据。采集小区的PRB功率谱数据，首先可以用于确定一小区是否受到了干扰，其次可以在小区受到干扰的情况下定位出干扰源。采集的网络基础工程参数，包括：扇区号、经度、纬度、频点、小区标识和物理小区标识等。获取LTE网络的基础工程参数是为了在定位出受干扰小区的目标干扰源以及基础工程参数，对LTE网络进行优化。这里的，对LTE网络优化，例如，分析受干扰小区的覆盖区域，以及受干扰小区与目标干扰源的实际距离，通过调整受干扰小区的频点避开目标干扰源对网络信号的干扰。步骤S202：确定受干扰小区；本步骤中，根据步骤S201中获取的小区的PRB功率谱数据确定小区是否受到干扰具体实现是：计算小区对应的平均干扰噪声值，将每个小区对应的平均干扰噪声值与一个预设噪声阈值进行比较，从而能够将平均干扰噪声值大于预设噪声阈值的小区作为受干扰小区。这是由于，对于一个小区而言，其在没有受到干扰时，小区的上行每个PRB上检测到的噪声值中只有底噪，当受到干扰后，该小区的系统上行每个PRB上检测到的干扰噪声的平均值会相应变大，所以通过获取小区的PRB功率谱数据计算小区的平均干扰噪声值，将平均干扰噪声值和一个预设的噪声阈值比较，即可确定出该小区有没有受到干扰。需要说明的是，在本专利技术的其他实施例中，也可以通过对PRB功率谱数据进行分析，并基于分析结果确定出小区受干扰的概率，将计算出的概率和一个预设的概率阈值进行比较以得到小区是否受到干扰的结论。本实施例中，以小时为粒度，通过操作维护中心OMC(OperationandMaintenanceCenter)的北向接口采集并解析该操作维护中心维护的每个长期演进LTE((LongTermEvolution)网络小区的100个PR本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种干扰源定位方法，其特征在于，该方法包括：对长期演进LTE网络小区进行判断，确定出受干扰小区；获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源并输出；其中，预设的干扰源特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征。

【技术特征摘要】
1.一种干扰源定位方法，其特征在于，该方法包括：对长期演进LTE网络小区进行判断，确定出受干扰小区；获取一个受干扰小区的物理资源块PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源的PRB功率谱特征进行匹配，根据匹配结果确定出该受干扰小区的目标干扰源并输出；其中，预设的干扰源特征库中包括多个已知干扰源的PRB功率谱特征。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对长期演进LTE网络小区进行判断确定出受干扰小区包括：以小时为粒度，获取LTE网络中一个操作维护中心维护的每个小区的PRB数据，根据获取的每个小区的PRB数据计算每个小区对应的平均干扰噪声值，将每个小区对应的平均干扰噪声值与一个预设噪声阈值进行比较，并将平均干扰噪声值大于预设噪声阈值的小区作为受干扰小区。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取一个受干扰小区的PRB功率谱特征，并按照干扰源匹配算法将受干扰小区的PRB功率谱特征与预设的干扰源特征库中所有干扰源进行匹配包括：根据LTE网络的带宽，获取一个受干扰小区的100个PRB的功率谱特征向量；计算该受干扰小区的100个PRB的功率谱特征向量与预设的干扰源特征库中每个干扰源的100个PRB功率谱特征向量的欧氏距离；将计算得到的每个欧氏距离与一个预设距离阈值进行比较，将小于该预设距离阈值的欧氏距离按照升序排列后选取前预定个数个欧氏距离，将选出的欧氏距离对应的干扰源作为匹配干扰源；计算该受干扰小区与每个匹配干扰源的匹配相关系数；比较计算得到的每个所述匹配相关系数，将匹配相关系数最大值对应的干扰源作为该受干扰小区的目标干扰源。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰源特征库根据LTE网络扫频测试数据或各小区上报的100个PRB的功率谱特征对受干扰小区的受干扰类型进行聚类得到。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括：获取LTE网络的基础工程参数，根据定位出的受干扰小区的目标干扰源以及所述基础工程参数，对LTE网络进行优化。6.一种干扰...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄剑锋，
申请(专利权)人：北京神州泰岳软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11