本发明专利技术实施例涉及无线网络优化技术领域，公开了一种上行干扰的分类方法、装置、设备及可读介质，该方法包括：获取目标频带上的干扰噪声数据，所述干扰噪声数据包括多个待分类小区在预设时段内的上行PRB干扰电平值；将所述干扰噪声数据输入预先训练好的分类模型，获取所述分类模型输出的所述待分类小区的干扰波形类型，分别根据各个所述待分类小区在所述预设时段内的上行PRB干扰电平值确定所述待分类小区的干扰时域特征；根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述干扰时域特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型。通过上述方式，本发明专利技术实施例提高了上行干扰定位的准确率。率。率。
【技术实现步骤摘要】
上行干扰的分类方法、装置、设备及可读介质
[0001]本专利技术实施例涉及无线网络优化
，具体涉及一种干扰分类方法、装置、设备及可读介质。
技术介绍
[0002]上行干扰是指干扰信号在移动网络的上行频段，移动基站受外界射频干扰源或内部频率规划不合理产生的同邻频等干扰，对用户的网络质量造成较大的影响，因此需要对上行干扰进行分类，定位出干扰原因从而进行处理。
[0003]目前对上行干扰的发现和定位主要依靠用户投诉、KPI指标监控以及现场扫频的方式。由于现有技术中干扰分类的手段受限于人员能力不齐分析不准确、效率低且人工成本高、经验不容易复制等原因，导致了干扰源和干扰类型分类时间严重滞后同时分类质量不能保证，从而降低了发现干扰问题的及时性和准确性、影响了网络质量。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本专利技术实施例提供了一种上行干扰的分类方法、装置、设备及可读介质，用于解决现有技术中存在的上行干扰定位不准确、效率低的问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种上行干扰的分类方法，所述方法包括：获取目标频带上的干扰噪声数据，所述干扰噪声数据包括多个待分类小区在预设时段内的上行PRB干扰电平值；
[0006]将所述干扰噪声数据输入预先训练好的分类模型，获取所述分类模型输出的所述待分类小区的干扰波形类型，其中，所述分类模型为根据训练样本集训练得到，所述训练样本集包括多个标记样本，所述标记样本包括样本小区的上行PRB干扰电平值和对应的干扰波形类型标记；
[0007]分别根据各个所述待分类小区在所述预设时段内的上行PRB干扰电平值确定所述待分类小区的干扰时域特征；
[0008]根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述干扰时域特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型。
[0009]在一种可选的方式中，在将所述干扰噪声数据输入预先训练好的分类模型之前，进一步包括：
[0010]获取所述训练样本集，其中，所述训练样本集还包括去标记训练样本，所述去标记训练样本包括样本小区的上行PRB干扰电平值；
[0011]以所述训练样本集为输入，所述去标记训练样本的波形类型标签为输出对预设的分类模型进行训练，得到所述预先训练好的分类模型。
[0012]在一种可选的方式中，所述以所述训练样本集为输入，所述去标记训练样本的波形类型标签为输出对预设的分类模型进行训练，得到所述预先训练好的分类模型进行训练之后，还进一步包括：
[0013]获取测试样本集，所述测试样本集包括多个小区的上行PRB干扰电平值；
[0014]将所述测试样本集输入训练后的所述分类模型，获取训练后的所述分类模型输出的波形类型标签作为待评估结果；
[0015]根据所述待评估结果中所述各个聚类簇中各个小区间的距离确定所述待评估结果的轮廓系数；
[0016]将所述待评估结果与所述测试样本集中各小区的干扰波形类型标记进行比较，确定所述待评估结果的混淆矩阵；
[0017]根据所述轮廓系数和混淆矩阵对所述训练后的分类模型进行评估，在评估通过的情况下，确定所述分类模型训练完毕。
[0018]在一种可选的方式中，所述目标干扰类型包括第一干扰类型和第二干扰类型，所述时域特征包括自忙时干扰电平平均值，
[0019]所述根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述时域特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型，进一步包括：
[0020]将所述干扰波形类型满足预设的第一波形特征并且所述自忙时干扰电平平均值大于预设干扰值阈值的待分类小区的目标干扰类型确定为第一干扰类型，将剩余的待分类小区的目标干扰类型确定为第二干扰类型。
[0021]在一种可选的方式中，所述时域特征还包括单日干扰小时数，在所述将剩余的待分类小区的目标干扰类型确定为第二干扰类型之后，还进一步包括：
[0022]确定干扰波形类型与目标干扰类型的对应关系；
[0023]获取目标干扰类型属于第二干扰类型的待定位小区中干扰波形类型对应的目标干扰类型为第一波形类型的、并且单日干扰小时数大于预设的干扰小时数阈值的待分类小区作为第一类小区，根据所述对应关系确定所述第一类小区的目标干扰类型，其中，所述第一波形类型包括杂散干扰、阻塞干扰、互调谐波；
[0024]获取目标干扰类型属于第二干扰类型的待定位小区中干扰波形类型对应的目标干扰类型为第二波形类型的待定位小区为第二类小区，其中，所述第二波形类型包括大气波导干扰、偶发干扰、学校干扰器，根据所述对应关系确定所述第二类小区的目标干扰类型，并将所述第二类小区作为目标排障小区进行输出；
[0025]将目标干扰类型属于第二干扰类型的待定位小区中不属于所述第一类小区或第二类小区的待定位小区的目标干扰类型确定为第三干扰类型。
[0026]在一种可选的方式中，所述以所述训练样本集为输入，所述去标记训练样本的波形类型标签为输出对预设的分类模型进行训练，得到所述预先训练好的分类模型之前，还进一步包括：
[0027]根据所述训练样本集中各个小区的上行PRB干扰电平值确定所述训练样本集中各个小区的上行PRB平均值和标准差；
[0028]根据所述上行PRB平均值和标准差对所述训练样本集中各个小区的上行PRB干扰电平值进行标准化；
[0029]获取标准化后的所述已标记训练样本集中各个小区的上行PRB干扰电平值作为初始类型中心输入所述预设的分类模型。
[0030]在一种可选的方式中，根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述干扰时域
特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型之后，进一步包括：
[0031]获取所述各个待分类小区的位置信息；
[0032]在预设的地图显示装置上根据所述各个待分类小区的目标干扰类型和位置信息进行标记。
[0033]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种上行干扰的分类装置，包括：
[0034]数据获取模块，用于获取目标频带上的干扰噪声数据，所述干扰噪声数据包括多个待分类小区在预设时段内的上行PRB干扰电平值；
[0035]波形分类模块，用于将所述干扰噪声数据输入预先训练好的分类模型，获取所述分类模型输出的所述待分类小区的干扰波形类型，其中，所述分类模型为根据训练样本集训练得到，所述训练样本集包括多个标记样本，所述标记样本包括样本小区的上行PRB干扰电平值和对应的干扰波形类型标记；
[0036]时域特征确定模块，用于分别根据各个所述待分类小区在所述预设时段内的上行PRB干扰电平值确定所述待分类小区的干扰时域特征；
[0037]干扰分类模块，用于根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述干扰时域特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型。
[0038]根据本专利技术实施例的另一方面，提供了一种上行干扰的分类设备，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本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种上行干扰的分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标频带上的干扰噪声数据，所述干扰噪声数据包括多个待分类小区在预设时段内的上行PRB干扰电平值；将所述干扰噪声数据输入预先训练好的分类模型，获取所述分类模型输出的所述待分类小区的干扰波形类型，其中，所述分类模型为根据训练样本集训练得到，所述训练样本集包括多个标记样本，所述标记样本包括样本小区的上行PRB干扰电平值和对应的干扰波形类型标记；分别根据各个所述待分类小区在所述预设时段内的上行PRB干扰电平值确定所述待分类小区的干扰时域特征；根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述干扰时域特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述干扰噪声数据输入预先训练好的分类模型之前，进一步包括：获取所述训练样本集，其中，所述训练样本集还包括去标记训练样本，所述去标记训练样本包括样本小区的上行PRB干扰电平值；以所述训练样本集为输入，所述去标记训练样本的波形类型标签为输出对预设的分类模型进行训练，得到所述预先训练好的分类模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述训练样本集为输入，所述去标记训练样本的波形类型标签为输出对预设的分类模型进行训练，得到所述预先训练好的分类模型进行训练之后，还进一步包括：获取测试样本集，所述测试样本集包括多个小区的上行PRB干扰电平值；将所述测试样本集输入训练后的所述分类模型，获取训练后的所述分类模型输出的波形类型标签作为待评估结果；根据所述待评估结果中所述各个聚类簇中各个小区间的距离确定所述待评估结果的轮廓系数；将所述待评估结果与所述测试样本集中各小区的干扰波形类型标记进行比较，确定所述待评估结果的混淆矩阵；根据所述轮廓系数和混淆矩阵对所述训练后的分类模型进行评估，在评估通过的情况下，确定所述分类模型训练完毕。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标干扰类型包括第一干扰类型和第二干扰类型，所述时域特征包括自忙时干扰电平平均值，所述根据所述各个待分类小区的干扰波形类型和所述时域特征确定所述各个待分类小区的目标干扰类型，进一步包括：将所述干扰波形类型满足预设的第一波形特征并且所述自忙时干扰电平平均值大于预设干扰值阈值的待分类小区的目标干扰类型确定为第一干扰类型，将剩余的待分类小区的目标干扰类型确定为第二干扰类型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述时域特征还包括单日干扰小时数，在所述将剩余的待分类小区的目标干扰类型确定为第二干扰类型之后，还进一步包括：确定干扰波形类型与目标干扰类型的对应关系；
获取目标干扰类型属于第二干扰类型的待定位小区中干扰波形类型对应的目标干扰类型为第一波形类型的、并且单日干扰小时数大于预设的干扰小时数阈值的待分类小区作为第一类小区，根据所述对应关系确定所述第一类小区的目...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡晓，童海生，王毅，王国治，王鲁，陈聪，
申请(专利权)人：中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。