【技术实现步骤摘要】
本申请涉及移动通信，特别涉及一种干扰检测方法、装置及基站。
技术介绍
1、5g无线基站部署时，需要考虑到无线环境干扰等因素，干扰可能来自于异系统，也可能来自于邻小区。干扰信号可能时有时无，千变万化。现有进行干扰检测方法可以分为通过硬件实现干扰检测和通过软件实现干扰检测两种方式，其中，通过硬件实现干扰检测的方式，可通过频谱分析仪的方式，在静默本小区的情况下，测量上行信号，观察干扰频点，从而部署基站的工作频点等。而通过软件实现干扰检测的方式为通过观测小区空载下的上行信号，并测量上行信号功率，判断其是否超过高斯白噪声门限，从而判断干扰。
2、但是，使用频谱分析仪表，可以进行扫频，但是只能通过静默小区(关闭本小区射频信号)的方式来使用，并且由于干扰存在时间不确定性，会出现测量干扰时，没有干扰，不测量时，干扰又出现了的情况。而因为基站也需要打开使用使得测量干扰并不能一直进行。
3、通过软件实现干扰检测的方式，同样也需要小区空载不做业务，影响小区运行并且不能进行实时监测。
4、因此如何在不影响基站正常使用的情况下对干扰进行长时间的检测，成为本领域一急需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例要达到的技术目的是提供一种干扰检测方法、装置及基站，用以解决当前对无线环境干扰的检测影响基站的正常使用且无法进行实时监测。
2、为解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种干扰检测方法，包括：
3、基站周期性获取物理层基带数据中物理上行共享信
4、根据所述参考信号绘制出与所述参考信号对应的频谱图样，其中，所述频谱图样的横坐标为频率，纵坐标为信号幅度；
5、将所述频谱图样代入预先得到的目标逻辑回归模型，得到当前是否具有干扰的初始检测结果；
6、根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果。
7、具体地，如上所述的方法，所述将所述频谱图样代入预先得到的目标逻辑回归模型，得到当前是否具有干扰的初始检测结果，包括：
8、将所述频谱图样代入预先得到的目标逻辑回归模型，得到所述目标逻辑回归模型的输出值；
9、当所述输出值为第一预设值时，确定所述初始检测结果为有干扰；
10、当所述输出值为第二预设值时，确定所述初始检测结果为没有干扰。
11、进一步的，如上所述的方法，所述根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果，包括：
12、对所述初始检测结果对应的所述输出值和所述历史检测结果对应的历史输出值进行加权求和，得到加权和值；
13、当所述加权和值大于所述第一预设值和所述第二预设值的平均值时，确定所述最终检测结果为有干扰，且将所述最终检测结果对应的输出值记为所述第一预设值；
14、当所述加权和值小于或等于所述第一预设值和所述第二预设值的平均值时，确定所述最终检测结果为没有干扰，且将所述最终检测结果对应的输出值记为所述第二预设值。
15、可选地，如上所述的方法，所述根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果，还包括：
16、根据所述初始检测结果以及所述历史检测结果，获取检测结果为有干扰的目标数量；
17、当所述目标数量大于第一预设数量时，确定所述最终检测结果为有干扰；
18、当所述目标数量小于或等于所述第一预设数量时，确定所述最终检测结果为没有干扰。
19、具体地，如上所述的方法，还包括：
20、预先构建一初始逻辑回归模型以及训练集和测试集；
21、从所述训练集中获取第二预设数量的训练样本对所述初始逻辑回归模型进行训练，得到训练后的预选逻辑回归模型；
22、从所述测试集中获取第三预设数量的测试样本对所述预选逻辑回归模型进行测试，得到测试结果准确度；
23、当所述测试结果准确度大于或等于预设准确度时，结束训练并将所述预选逻辑回归模型作为所述目标逻辑回归模型输出；
24、当所述测试结果准确度小于所述预设准确度时，返回执行所述从所述训练集中获取第二预设数量的训练样本对所述初始逻辑回归模型进行训练，得到训练后的预选逻辑回归模型的步骤。
25、具体地，如上所述的方法，在得到所述最终检测结果后，所述方法还包括：
26、当所述最终检测结果为有干扰时，发送预设警示信息至运维平台。
27、本申请的另一实施例还提供了一种控制装置，包括：
28、第一处理模块，用于基站周期性获取物理层基带数据中物理上行共享信道的参考信号；
29、第二处理模块，用于根据所述参考信号绘制出与所述参考信号对应的频谱图样，其中，所述频谱图样的横坐标为频率，纵坐标为信号幅度；
30、第三处理模块，用于将所述频谱图样代入预先得到的目标逻辑回归模型，得到当前是否具有干扰的初始检测结果；
31、第四处理模块，用于根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果。
32、本申请的再一实施例还提供了一种基站，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的干扰检测方法的步骤。
33、本申请的又一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的干扰检测方法的步骤。
34、与现有技术相比，本申请实施例提供的一种干扰检测方法、装置及基站，至少具有以下有益效果：
35、本申请的实施例提供的干扰检测方法，可在基站运行的过程中周期性实现，且通过设置目标逻辑回归模型对pusch的参考信号的频谱图样进行自动分析，并基于历史检测结果得到最终的检测结果，实现了干扰检测的长时间运行和对干扰的实时监测，同时，可以实现对时变信道和频选信道的干扰检测，且通过采用目标逻辑回归模型的机器学习方法在基站上实现纯软件的干扰预测，降低了硬件成本以及干扰检测难度。
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1.一种干扰检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述频谱图样代入预先得到的目标逻辑回归模型，得到当前是否具有干扰的初始检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述最终检测结果后，所述方法还包括：
7.一种控制装置，其特征在于，包括：
8.一种基站，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的干扰检测方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程
...【技术特征摘要】
1.一种干扰检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述频谱图样代入预先得到的目标逻辑回归模型，得到当前是否具有干扰的初始检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始检测结果以及至少一个历史检测结果，得到当前检测时刻的最终检测结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹建华，
申请(专利权)人：深圳佰才邦技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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