专利名称：一种gsm上行干扰源判断方法
技术领域：
本发明涉及信号检测技术，具体涉及一种GSM上行干扰源判断方法，尤其适用于 GSM网络上行干扰排查。
背景技术：
GSM网络上行干扰排查现状为GSM系统的干扰问题是影响网络质量的主要因素之一；网络规模扩大，背景噪声抬升，干扰水平提升；对上行链路造成干扰的原因多样，客户感知受严重影响；上行干扰分析方法有限，较为依赖技术人员经验，准确率不高；受上行干扰分析方法所限，后期现场定位排查效率偏低。上行干扰往往几种干扰类型集中在一起， 形成混合干扰，将单一干扰特征掩盖，对于混合干扰，目前缺乏较为有效的方法。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提出了一种GSM上行干扰源判断方法，其能提高判断上行干扰源的准确率，从而提高排查效率。为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案如下一种GSM上行干扰源判断方法，其包括以下步骤A、获取测量数据，所述测量数据为FAS (Frequency Allocation Support)统计结果或上行频点扫描结果；B、利用底噪滤波算法过滤出测量数据中的底噪，并把测量数据分为两部分数据， 一部分数据为含有底噪的线性干扰底噪数据，另一部分数据为减去底噪的非线性数据；C、根据线性干扰底噪数据判断上行干扰源是否为内部直放站干扰和/或强外部干扰。优选的，在步骤A和步骤B之间还有步骤Al，根据测量数据，利用CDMA阻塞分析算法，判断上行干扰源是否为CDMA (Code Division Multiple Access，码多分址)阻塞干扰。优选的，在步骤A和步骤B之间还有步骤A2，根据测量数据，利用互调干扰分析算法，判断上行干扰源是否为互调干扰。优选的，步骤C后还有步骤Dl，根据非线性数据，利用GRRU干扰分析算法，判断上行干扰源是否为GRRU(GSM Digital Remote RF Units，数字光纤射频拉远)干扰。优选的，步骤C后还有步骤D2，根据非线性数据，利用频点干扰分析算法，判断上行干扰源是否为频点干扰。本发明使用底噪滤波算法过滤出测量数据中的底噪，将测量数据分为两部分线性干扰底噪数据、减去底噪后的非线性数据。通过底噪滤波算法，能将同时受到强外部干扰 /内部直放站干扰以及其他干扰的不同干扰类型区分开，为现网大量存在的混合干扰小区提供了行之有效的分析定位途径。以带白噪声的随机过程描述线性底噪，建立数学模型，并用基于随机逼近的最小二乘法的模型求解，得出系统参数后，再对参数做修正，以使趋势线更符合实际情况。
底噪滤波算法的结果用于判断内部直放站以及外部干扰的依据之一。本发明具有的有益效果为通过底噪滤波等算法，建立全面的上行干扰原因定位分析方法，大大提高上行干扰定位准确性及排查效率，对频点、直放站、互调、私装放大器、 其他运营商网络干扰乃至多种原因同时存在的混合干扰小区做到快速、准确定位，通过清晰明确的排查流程，最终降低网络上行干扰，提高网络质量。
图1为本发明较佳实施例的GSM上行干扰源判断方法的流程图；图2为FAS测量某个频点得到的干扰电平样本分布曲线；图3为三层神经网络模型结构。
具体实施例方式下面，结合附图以及具体实施方式
，对本发明做进一步描述，以便于更清楚的理解本发明所要求保护的技术思想。如图1所示，一种GSM上行干扰源判断方法，其包括以下步骤SOl 获取测量数据，所述测量数据为FAS统计结果或上行频点扫描结果。FAS统计结果是爱立信系统的输出数据，上行频点扫描结果是华为系统的输出数据。爱立信FAS统计原理FAS (Frequency Allocation Support)是爱立信公司在其GSM主设备产品中内置的一种用于无线网络优化的测量工具，通过改变基站载波在空闲时的频率，对设置频段内的所有频点实现上行干扰强度测量统计。如图3所示，给出了 FAS测量某个频点得到的干扰电平样本分布曲线横坐标为干扰强度(单位dBm)，纵坐标为分布于对应干扰强度的测量样本数，所有的样本堆积形成该频点上的上行干扰强度分布曲线。实际的FAS结果输出时，在分布曲线中按定制的比例门限输出干扰强度值，如图3中的两个门限值U AVMEDIAN 测量时间内所有干扰电平样本的中值，如图中50thpercentile标记线，表示所有测量样本中，有50%的样本点其干扰强度在_105dBm以下，另有50%样本点其干扰强度在_105dBm以上。2、AVPERCENTIE 在FAS结果输出时，需指明门限PERCVAL(单位0. 1 % ) 上图中，取PERCVAL = 900,AVPERCENTIE = -75dBm，表示有90%的样本点其干扰强度在_75dBm 以下，另有10%的样本点其干扰强度在-75daii以上。实际中，PERCVAL的取值可变，一般取 900 或 950。总体来说，FAS结果中的AVMEDIAN和AVPERCENTIE对应的干扰强度值越高，表示对应频点上的上行干扰越强。通过收集测量频段内每个频点的AVMEDIAN和AVPERCENTIE值， 能体现测量频段内的总体上行干扰情况。华为上行频点扫描原理小区频点扫描功能是华为公司在其GSM主设备中的一项性能管理功能，其主要是利用统计小区内的一个TCH信道中的IDLE帧进行循环测试，扫描指定频点的上行接收电平。用于测量无线环境中影响GSM系统上行接收信号的干扰电平。
频点扫描结果中有每一个扫描频点的最大电平值和平均电平值，分别表示扫描到对应频点的电平值的最大瞬时值和整个采集时间段内的电平平均值。下面，主要以FAS数据(即FAS统计结果)为例，详细说明本实施例的方案。S02:利用底噪滤波算法过滤出测量数据中的底噪，并把测量数据分为两部分数据，一部分数据为含有底噪的线性干扰底噪数据，另一部分数据为减去底噪的非线性数据。具体的，线性干扰底噪的趋势项可描述为一个带白噪声的随机过程，因此建立其数学模型为y(k) = ay(k-l)+bu(k_l) + co (k)(1)其中u(k)为频点，y(k)为干扰电平，ω (k)为独立、同分布(高斯)零均值白噪声。根据FAS数据得到u(k)和y(k)的测量数据序列|u(k)}，{y(k)}，k= 1,2, ...N。同时利用测得的数据，建立观测方程为y(N) = Φ (N) θ +e (N)(2)其中
>(2)"“7(1) "(1)“~e(2)
y、N)=7(3)，Φ(Λ0 =7(2) u(2)e(N) =e(3)θ =aΛΝ)_J(TV-I) u(N-Y)be(N)基于随机逼近的最小二乘法的对上述模型求解。取模型拟合残差ε (k)为
权利要求
1.一种GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，包括以下步骤A、获取测量数据，所述测量数据为FAS统计结果或上行频点扫描结果；B、利用底噪滤波算法过滤出测量数据中的底噪，并把测量数据分为两部分数据，一部分数据为含有底噪的线性干扰底噪数据，另一部分数据为减去底噪的非线性数据；C、根据线性干扰底噪数据判断上行干扰源是否为内部直放站干扰和/或强外部干扰。
2.如权利要求1所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，在步骤B中，所述底噪滤波算法为风Λ0 = Φ(Λ0 θ, (N).其中，KAO为基于随机逼近的最小二乘法的干扰电平值，
3.如权利要求2所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，以影响I-IM频段的强外部干扰小区为中心小区，对其区域半径r内的未被判断为强外部干扰和/或内部直放站干扰的小区进行分析判断；令d为疑似干扰小区与中心小区的站距，J是各邻区与中心小区距离的平均值，并且 r = 1.57。S是测量数据个数，y为小区平均干扰电平；如果以下a4、b4、c4三个条件同时成立，则可判断为存在强外部干扰小区 a4)S > 80， b4)d ^ r, c4) J7 > 3 o
4.如权利要求2所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，对参数之按以下两种情况来修正令Umim为最小干扰电平值处的频点，Yffliffl为最小干扰电平值，Ufflid为频点中间值； 情况一当趋势线的斜率a > 0，且Umim > Umid，或趋势线的斜率a < 0，且Umim < Umid，则修正趋势线，令a = 0，b = ymim ；情况二 剔除干扰电平最小的二个点外，并剔除干扰电平y大于测量数据的点，判断有没有y < 0的点，若有y < 0的点，根据a > 0或a < 0，取到此频段最远点a，最远点底噪为0，并取绝对值最小的斜率作为a，修改参数b的值。
5.如权利要求1所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，在步骤A和步骤B之间还有步骤Al，根据测量数据，利用CDMA阻塞分析算法，判断上行干扰源是否为CDMA阻塞干扰利用三层神经网络对测量数据中的CDMA干扰数据进行训练，使三层神经网络逼近 CDMA干扰数据的趋势线；三层神经网络第一层为输入层，将输入值U= [utl，ut2，…，utn]直接传送到第二层，第二层为隐含层共有m个结点，每个结点的输入和输出之间的关系是vf可简化为，其中，(2)是隐层的输出，(12)是第一
6.如权利要求1所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，在步骤A和步骤B之间还有步骤A2，根据测量数据，利用互调干扰分析算法，判断上行干扰源是否为互调干扰令fim为互调分量，令Fi为频点i处的测量数据测得的干扰电平值，则上行频段内各频点测量数据的干扰电平值与互调分布密度P的相关系数为r，其计算公式为
7.如权利要求6所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，令α为闲时干扰率， β为忙时干扰率，若以下a7、b7、c7三个条件同时成立时，可判断为存在互调干扰a7) fim e (所有配置频点或其邻频)，
8.如权利要求6所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，若测量数据为FAS统计结果，则采用以下步骤令巧^ee为所有频点的闲时平均干扰电平，/imfree为互调频点闲时干扰电平的均值，为互调频点忙时干扰电平的均值，则- 1 Ν Ffixe — Τ7 Σ F freei Ni=l ,
9.如权利要求1所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，步骤C后还有步骤Dl， 根据非线性数据，利用GRRU干扰分析算法，判断上行干扰源是否为GRRU干扰以配置的频点为基准，令巧为配置频点邻频的干扰电平均值，Gli为非配置频点邻频的干扰电平，Fi为频点i处的非线性数据测得的干扰电平值，则
10.如权利要求1所述的GSM上行干扰源判断方法，其特征在于，步骤C后还有步骤D2， 根据非线性数据，利用频点干扰分析算法，判断上行干扰源是否为频点干扰 以配置频点为基准，令Fi为配置频点，Fli为邻频的干扰电平； 如果以下all、bll两个条件同时成立，则可判断为频点干扰， BlDFi >= 10， bl DFi-Fli 彡 2。
全文摘要
本发明涉及GSM上行干扰源判断方法，利用底噪滤波算法过滤出测量数据中的底噪，并把测量数据分为线性干扰底噪数据和非线性数据；根据线性干扰底噪数据判断上行干扰源是否为内部直放站干扰和/或强外部干扰，根据减去底噪的非线性数据判断上行干扰源是否为GRRU干扰和/或频点干扰，根据原始测量数据判断上行干扰源是否为CDMA阻塞干扰和/或互调干扰。本发明通过底噪滤波等算法，建立全面的上行干扰原因定位分析方法，大大提高上行干扰定位准确性及排查效率，对频点、直放站、互调、私装放大器、其他运营商网络干扰乃至多种原因同时存在的混合干扰小区做到快速、准确定位，通过清晰明确的排查流程，最终降低网络上行干扰，提高网络质量。
文档编号H04W24/00GK102340799SQ20111035354
公开日2012年2月1日 申请日期2011年11月9日 优先权日2011年11月9日
发明者方培豪 申请人:广州逸信电子科技有限公司