一种基于MR数据的移动通信4G伪基站识别方法与流程

文档序号:16591244发布日期:2019-01-14 19:07阅读:511来源:国知局
一种基于MR数据的移动通信4G伪基站识别方法与流程
本发明涉及移动通信领域,更具体地,涉及一种基于mr数据的移动通信4g伪基站识别方法。
背景技术
:伪基站通常被不法分子用来传播非法信息,甚至还可以被用来窃取用户的个人信息及进行通信诈骗,危害性极大。为保障个人的信息及财产安全,需要一种可以及时发现伪基站的方法。技术实现要素:本发明的目的是解决上述一个或多个缺陷,提出一种基于mr数据的移动通信4g伪基站识别方法。为实现以上发明目的,采用的技术方案是:一种基于mr数据的移动通信4g伪基站识别方法,包括以下步骤:s1:通过遍历全网小区,得到现网小区的临区配置信息;s2:建立“服务小区+邻区频点+pci”的分布模型;s3:根据分布模型判断是否有新出现合法的频点和pci,若此频点和pci不在现网服务小区的频点+pci的配置表中,则将其归纳为异常频点和pci,并将其写入异常邻区频点和pci配置表中;s4:在邻区配置信息中寻找步骤s3所述的异常频点和pci的记录并进行判断,若该异常频点+pci的rsrp大于-90dbm且该频点+pci出现的次数大于一定次数,则判断该邻区频点和pci为伪基站伪造的频点和pci。优选的是,所述步骤s2具体包括根据小区经纬度,匹配出以小区为中心点,周围1500米距范围内的站点,通过计算,并结合小区工参得到的全网小区中心点1500米内,有效的频点和pci数据,导入小区中心点范围频点和pci信息表中。优选的是,所述计算小区站点距离包括以下算法:dimxasdouble,yasdouble'pi*r*cos(((lat1+lat2)/2)*pi/180)--在两个纬度他们中间纬度的经度间距,即每度经度多少米x=(lon2-lon1)*pi*r*cos(((lat1+lat2)/2)*pi/180)/180'两个经度差换算的经度距离'(pi*r)/180--每度纬度多少米y=(lat2-lat1)*pi*r/180'两个纬度差换算得到的纬度距离distance=sqr(x*x+y*y)'两点间的距离,平方和后开根号。与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明提出了一种基于mr数据的移动通信4g伪基站识别方法,提高了伪基站识别的效率;加快保障个人的信息和财产安全;节省了测试人员、测试设备的投入,极大了减少了识别伪基站的经济投入。附图说明图1为本发明的流程图。具体实施方式附图仅用于示例性说明,不能理解为对本专利的限制;以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。实施例1一种基于mr数据的移动通信4g伪基站识别方法,请参考图1,包括以下步骤:s1:通过遍历全网小区,得到现网小区的临区配置信息;s2:建立“服务小区+邻区频点+pci”的分布模型;s3:根据分布模型判断是否有新出现合法的频点和pci,若此频点和pci不在现网服务小区的频点+pci的配置表中,则将其归纳为异常频点和pci,并将其写入异常邻区频点和pci配置表中;s4:在邻区配置信息中寻找步骤s3所述的异常频点和pci的记录并进行判断,若该异常频点+pci的rsrp大于-90dbm且该频点+pci出现的次数大于一定次数,则判断该邻区频点和pci为伪基站伪造的频点和pci。本实施例中,通过某小区lte小区工参数据,与某小区邻区配置表数据进行匹配,通过impala平台运算,得到所有小区的完整的邻区频点及pci配置信息,生成小区邻区频点及pci配置表。异常频点与pci识别方法是以小区邻区信息表为匹配筛选相关数据,由于现网小区存在这人为漏配或者人为不配置邻区的可能性存在,因此,需要针对小区附近可能上报的工参内小区的频点和pci进行匹配。根据小区经纬度,匹配出以小区为中心点,周围1500米距范围内的站点,通过计算,并结合小区工参得到的全网小区中心点1500米内,有效的频点和pci数据,导入小区中心点范围频点和pci信息表中。站点距离算法如下:dimxasdouble,yasdouble'pi*r*cos(((lat1+lat2)/2)*pi/180)--在两个纬度他们中间纬度的经度间距,即每度经度多少米;x=(lon2-lon1)*pi*r*cos(((lat1+lat2)/2)*pi/180)/180'两个经度差换算的经度距离;'(pi*r)/180--每度纬度多少米;y=(lat2-lat1)*pi*r/180'两个纬度差换算得到的纬度距离;distance=sqr(x*x+y*y)'两点间的距离,平方和后开根号。mr系统测量事件得知:a1事件:表示服务小区信号质量高于一定门限;a2事件:表示服务小区信号质量低于一定门限;a3事件:表示邻区质量高于服务小区质量,用于同频、异频的基于覆盖的切换;a4事件:表示邻区质量高于一定门限,用于基于负荷的切换,可用于负载均衡;a5事件:表示服务小区质量低于一定门限并且邻区质量高于一定门限,可用于负载均衡;异系统测量事件;b1事件:邻小区质量高于一定门限,用于测量高优先级的异系统小区;b2事件:服务小区质量低于一定门限,并且邻小区质量高于一定门限,用于相同或较低优先级的异系统小区的测量。已知mr测量报告上传的事件类型代码,通过解析mr的measid后获得:1:周期测量;2:a1事件;3:a2事件;4:a3事件;5:a4事件;6:a5事件;7:b1事件;8:b2事件;9:其他。因此,mr事件识别限制条件如下:mr_typein('1','4','5')通过工参表数据可得知,移动小区得合法频点范围:根据上述数据内容并结合mr数据,频点识别规则如下:neighbor_1_freqbetween‘1885’and‘1915’orneighbor_1_freqbetween‘2320’and‘2370’orneighbor_1_freqbetween‘2575’and‘2635’orneighbor_1_freqbetween‘2575’and‘2615’orneighbor_1_freq>30000异常频点pci识别模型为:在xdr中统计数据,top20结果如下:位置频点pcibbu137900502bbu237900502bbu337900502bbu440540502bbu537900502bbu637900502bbu737900502bbu837900502bbu940540502bbu1037900502bbu1137900502bbu1237900502bbu1340738310bbu1437900502bbu1537900502bbu1637900502bbu1740540502bbu1837900502bbu194054017bbu2037900502通过验证,伪基站区域特征较明显,均处在伪基站影响范围区域。显然,本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例,而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。当前第1页12
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