干扰源识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种干扰源识别方法，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项(S1)；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征(S2)；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别(S3)。本发明专利技术还公开了一种干扰源识别系统。本发明专利技术实施例能够提高GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】干扰源识别方法及系统
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种干扰源识别方法及系统。
技术介绍
在通信网络中，各种干扰源的识别一直是网络优化工作的重点。在网络优化的过程中，需要通过一系列的指标分析及经验来识别干扰源类型，并与对应的干扰解决方案联系起来。当前业界的干扰排查方案主要通过用户投诉和KPI（KeyPerformanceIndex，关键绩效指标），结合问题小区的上行频点扫描的电平值（仅观察电平值大小）来分析是否存在干扰。首先通过话统指标来查找高干扰带小区，再对疑似干扰的小区通过现场扫频或发送DummyBurst（空闲突发脉冲序列）对比干扰带等方法，来分析其干扰源。上述的干扰排查方案，完成一个BSC（BaseStationController，基站控制器）分析一般需要一周时间，在这期间需要采集各种数据，最后在确定干扰源之后再去现场排除干扰故障。然而，现有的方案较多的依赖于工程师的经验，在前期的干扰分析中往往存在误差，并影响后期的干扰排查，从而会造成资源的浪费。而且，现有的网络统计分析仅通过小区配臵的频点数据进行分析，这样就束缚了一些干扰源种类的判断。虽然不少技术的提出都不断地增强了干扰分析的能力，但是对于干扰源的识别仍然没有提升到频谱分析这一关键的要素上。在上行干扰源越来越复杂的情况下，就需要特定的干扰源识别规则，通过定性、定量以及自动化的高效分析，来解决频域和时域上的干扰问题。
技术实现思路
本专利技术实施例的多个方面提供了一种干扰源识别方法及系统，能够提高GSM网络的干扰源的分析效率，有效定位解决GSM网络中的干扰问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种干扰源识别方法，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别。结合第一方面，在第一种实现方式下，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第二种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第三种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配臵信息，根据为所述被分析的频段配臵的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配臵的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第四种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第五种实现方式下，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配臵的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。结合第一方面或第一方面的第一种实现方式，在第六种实现方式下，本文档来自技高网...

【技术保护点】
PCT国内申请，权利要求书已公开。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根据为所述被分析的频段配置的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；根据所述被分析的频段的闲时数据和DummyBurst数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差大于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在DummyBurst时段的干扰均值之差小于或等于设定的第一互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰。2.如权利要求1所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。3.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根据为所述被分析的频段配置的工作频率以及互调干扰仿真模型进行互调产物仿真，获得落在所述被分析的频段上的互调产物以及所述互调产物对应的频率；根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据的功率特征，计算所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差大于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件；如果所述互调产物对应的频率在闲时的干扰均值和在忙时的干扰均值之差小于或等于设定的第二互调干扰门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；当确定所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的互调产物仿真模型和忙时数据，计算仿真移动平均数和忙时移动平均数；计算所述仿真移动平均数和所述忙时移动平均数之间的相关性；如果所述相关性大于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段满足互调干扰的第二条件；如果所述相关性小于或等于设定的第一相关性门限，则确定所述被分析的频段不存在互调干扰；当所述被分析的频段满足互调干扰的第一条件和第二条件时，进一步判断互调产物是否落在为所述被分析的频段配置的工作频率上；若是，则确定所述被分析的频段存在互调干扰；若否，则确定所述被分析的频段存在潜在互调干扰。4.如权利要求3所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。5.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征计算斜率和截距；如果所述斜率大于设定的斜率门限，且所述截距大于设定的截距门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件；否则，确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；当确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和CDMA干扰仿真模型，计算小区忙时电平数据与所述CDMA干扰仿真模型的相关性及干扰标准差；如果所述相关性大于设定的第二相关性门限，且所述CDMA干扰仿真模型的干扰标准差和所述小区忙时电平数据的干扰标准差两者的差值小于设定的第一干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段满足CDMA干扰的第二条件；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰；当所述被分析的频段满足CDMA干扰的第一条件和第二条件时，确定所述被分析的频段存在CDMA干扰；否则确定所述被分析的频段不存在CDMA干扰。6.如权利要求5所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。7.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配置的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；判断所述时域差值相关性是否大于设定的第三相关性门限；若是，则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰。8.如权利要求7所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。9.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，按照为所述被分析的频段配置的频率的个数划分出多个分析区间，计算所述多个分析区间内的频率的电平均值和干扰标准差；如果所述电平均值大于设定的干扰电平门限，且所述干扰标准差大于设定的第二干扰标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰；否则确定所述被分析的频段不存在宽带干扰；当确定所述被分析的频段存在疑似宽带干扰时，进一步根据被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；计算互调产物频率对应的闲时数据的均值和忙时数据的均值，以及两者的均值差；如果所述频域相关性大于设定的第四相关性门限，且所述均值差大于设定的第一均值差门限，则确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似宽带干扰为互调干扰；当确定所述疑似宽带干扰为包括宽带干扰和互调干扰的复合型干扰时，进一步计算所述被分析的频段的忙时数据与闲时数据的差值；判断所述差值是否小于设定的差值门限，若是，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为源阻断器干扰；若否，则确定所述复合型干扰中的宽带干扰为直放站干扰。10.如权利要求9所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。11.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据、闲时数据和DummyBurst数据，计算时域差值相关性；判断所述时域差值相关性是否大于设定的第五相关性门限；若是，则确定所述疑似频点干扰为互调干扰；若否，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰。12.如权利要求11所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。13.一种干扰源识别方法，其特征在于，包括：从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别，包括：根据所述被分析的频段的忙时数据的功率特征，计算同邻频信号功率和底噪的隔离度，以及计算底噪标准差；如果所述同邻频信号功率和底噪的隔离度小于设定的隔离度门限，且所述底噪标准差小于设定的底噪标准差门限，则确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰；否则确定所述被分析的频段不存在频点干扰；当确定所述被分析的频段存在疑似频点干扰时，进一步根据所述被分析的频段的忙时数据和互调干扰仿真模型，计算忙时移动平均数和仿真移动平均数；计算所述忙时移动平均数和所述仿真移动平均数的频域相关性；根据所述被分析的频段的闲时数据和忙时数据，计算互调产物对应的频率在闲时的功率均值和在忙时的功率均值，以及两者的均值差；如果所述频域相关性大于设定的第六相关性门限，且所述均值差大于设定的第二均值差门限，则确定所述疑似频点干扰为包括频点干扰和互调干扰的复合型干扰；否则确定所述疑似频点干扰为互调干扰。14.如权利要求13所述的干扰源识别方法，其特征在于，所述对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，包括：对所述频点扫描数据按照正态分布统计，根据概率密度函数确定所述被分析的频段中每个频率在时域上的概率分布；通过线性预测函数确定一定概率区间所包含的电平值，获得所述被分析的频段中每个频率的电平；所述被分析的频段中每个频率在至少一个时段上对应的电平，为所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征。15.一种干扰源识别系统，其特征在于，包括：数据采集单元，用于从基站侧获取小区被分析的频段内的频点扫描数据，所述频点扫描数据包括闲时数据、忙时数据和空闲突发脉冲序列DummyBurst数据中的至少一项；数据处理单元，用于对所述频点扫描数据进行分析，获得所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征；和，干扰分析单元，用于根据所述被分析的频段在至少一个时段表现出的功率特征，对所述被分析的频段的干扰源进行识别；其中，所述干扰分析单元包括：互调仿真子单元，用于从基站控制器BSC侧获取所述被分析的频段的频率配置信息，根...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫龙，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44