干扰源定位方法、装置、设备及计算机存储介质与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种干扰源定位方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术：

对于移动通信网络，保证业务质量的前提是使用干净的频谱，即该频段没有被其他系统使用或干扰。否则，会使受干扰系统的性能以及终端用户感受都会产生较大的负面影响。按照干扰产生的原因可以将干扰分为系统内干扰和系统间干扰。

在系统间干扰中，外部干扰器是出于特殊目的，为阻断移动通信信号而采取的一种干扰方法。通常输出功率大，导致手机不能检测出基站下发的正常广播消息，使手机不能与基站建立连接，同时导致周边小区用户通话质量异常。

目前发现的外部干扰器的类型为：应用于会议保密，高校及国家资质考试、保密单位、加油站的合法干扰器、私人为了自身利益安装的干扰机、伪基站等。

外部干扰器干扰的主要特点有时效性，外部干扰的出现具有很强的时间规律，即在干扰器开启的时间段内才会出现。隐蔽性，为躲避无委的检查，非法干扰器通常安装位置比较隐蔽，不易发现。破坏性，干扰器产生的干扰信号会对周边范围内多个小区的上、下行信号产生影响，导致区域业务质量下降。

目前外部干扰源定位采用便携式频谱仪，例如、泰克ybt250，安立ms2713e，现场人工进行定位分析，排查步骤如下：

1)确定外部干扰源的时间特性和大致区域

对受到干扰的小区，例如，干扰底噪强度≥-110dbm以及邻近小区进行长时间(至少24小时)的上行干扰带统计，发现干扰出现的时间上的规律性(同时出现并同时消失)，判断多个小区受同一干扰源的干扰。

2)上站搜索

在出现干扰最强的时间段，携带便携式频谱仪和八木天线到被干扰小区楼顶，用八木天线指向不同方向，找到干扰信号最大的方向并使用罗盘记录方位角。之后，到下一个被同一干扰源干扰的小区的楼顶，重复上述步骤。

3)初步定位外部干扰源区域

通过在不同位置测试记录下来的最大干扰方向，采用“交叉连线法”，如图1所示的现有干扰源定位方法示意图，初步确定干扰源所在的大致位置区域。

4)确定外部干扰源位置

携带测试仪表，到初步判定的干扰源区域进行搜索，逐步缩小干扰源的区域并最终予以定位。

现有的干扰排查方法有以下缺点，耗时、耗人力，需要优化人员长时间的现场搜索，甚至多次排查才能准确定位；外部干扰源的定位需要在干扰信号比较稳定，且干扰比较明显时进行。

技术实现要素：

为了解决上述中的至少一个技术问题，本发明实施例提供了一种干扰源定位方法、装置、设备及计算机存储介质，实现了干扰源排查远程化、智能化、精准化，提高了干扰源排查的工作效率。可有效消除低质量测量值对定位结果的不利影响，提高了对外部干扰源的定位精度，使测量数据的利用达到了充分性和合理性的统一。

第一方面，本发明实施例提供了一种干扰源定位方法，方法包括：

获取被干扰小区的话务统计数据、测量报告(measurementreport，mr)数据及基站配置数据；

根据所述被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定所述被干扰小区与干扰源之间的角度；

将任意两个所述被干扰小区与所述干扰源进行连线形成两条测向线，并根据被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意所述两条测向线的交点坐标；

根据所述交点坐标确定任意一个所述交点到其他所有所述交点的距离之和，并确定所有所述距离之和中的最小值；

根据所有所述距离之和及所述最小值，确定所述交点的质量指标；

选择不小于预设质量阈值的所述质量指标对应的交点；

根据所述选择的交点确定所述干扰源的位置。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述根据所述选择的交点确定所述干扰源的位置，包括：

将所述选择的交点的坐标均值，作为所述干扰源位置坐标。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述方法还包括：

判断是否确定完毕所有所述被干扰小区与所述干扰源的测向线的交点坐标；

若否，将没有确定的任意两个所述被干扰小区与所述干扰源进行连线形成两条测向线，并根据所述被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意所述两条测向线的交点坐标；

直至确定完毕所有所述被干扰小区与所述干扰源的测向线的交点坐标。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述方法还包括：

获取所有小区的话务统计数据；

根据所述所有小区的话务统计数据确定被干扰小区。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述根据所述被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定所述被干扰小区与干扰源之间的角度，包括：

根据所述被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定所述被干扰小区的天线到达角；

将所述天线到达角划分为预设数量的区间，并确定每个所述区间的方位角偏差及权值系数；

根据所述区间的方位角偏差及权值系数确定所述天线到达角均值；

将所述天线到达角均值作为所述被干扰小区与干扰源之间的角度。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述根据所述被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定所述被干扰小区的天线到达角，包括：

根据所述被干扰小区的话务统计数据和基站配置数据，确定所述被干扰小区的天线方位角；

根据mr数据确定终端入射方向与基站法线方向的夹角；

根据所述被干扰小区的天线方位角和所述终端入射方向与基站法线方向的夹角，确定所述被干扰小区的天线到达角。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述方法还包括：

根据所述基站配置数据，确定所述被干扰小区的坐标。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述根据所有所述距离之和及所述最小值，确定所述交点的质量指标，包括：

计算所述最小值与所有所述距离之和的比值，将所述比值作为所述交点的质量指标。

根据本发明提供的干扰源定位方法，所述mr数据包括：

所述被干扰小区的参考信号接收功率、所述被干扰小区的接收干扰功率、所述被干扰小区的天线到达角。

第二方面，本发明实施例提供了一种干扰源定位装置，装置包括：

数据获取模块，用于获取被干扰小区的话务统计数据、测量报告mr数据及基站配置数据；

角度确定模块，用于根据所述被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定所述被干扰小区与干扰源之间的角度；

交点坐标确定模块，用于将任意两个所述被干扰小区与所述干扰源进行连线形成两条测向线，并根据所述被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意所述两条测向线的交点坐标；

最小值确定模块，用于根据所述交点坐标确定任意一个所述交点到其他所有所述交点的距离之和，并确定所有所述距离之和中的最小值；

质量指标确定模块，用于根据所有所述距离之和及所述最小值，确定所述交点的质量指标；

交点选择模块，用于选择不小于预设质量阈值的所述质量指标对应的交点；

位置确定模块，用于根据所述选择的交点确定所述干扰源的位置。

第三方面，本发明实施例提供了一种干扰源定位设备，包括：至少一个处理器、至少一个存储器以及存储在存储器中的计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当计算机程序指令被处理器执行时实现如上述实施方式中第一方面的方法。

本发明实施例提供的干扰源定位方法、装置、设备及计算机存储介质，首先根据外部干扰的特性识别被干扰采样点；其次，基于采样点数据中的天线到达角区间计算“平均enb天线到达角”，并结合基站配置信息中的小区实际方位角，得到干扰源与各被干扰小区之间的角度信息。最后，基于交点所处位置的交点密集程度与该交点位置的数据质量成正比的思想，对各测量值在二维空间中产生的目标估计位置点进行数据质量度量评估，确定该测量值对干扰源定位结果的贡献度，对干扰源的精准定位。根据本发明实施例，可有效消除低质量测量值对定位结果的不利影响，提高了对外部干扰源的定位精度，使测量数据的利用达到了充分性和合理性的统一。

根据本发明实施例，实现了对干扰源的精准定位，提高了干扰源排查的工作效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了现有干扰源定位方法示意图；

图2示出了本发明一个实施例的干扰源定位方法的流程示意图；

图3示出了本发明另一个实施例的干扰源定位方法的流程示意图；

图4示出了本发明实施例的侧向交叉定位示意图；

图5示出了本发明实施例的天线到达角示意图；

图6示出了本发明实施例的干扰源定位装置的结构示意图；

图7示出了本发明实施例的干扰源定位设备的硬件结构图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

下面结合图2-7详细说明本发明实施例的干扰源定位方法、装置、设备及计算机存储介质。应当注意的是，实施例并不是对本发明保护范围的限定。

图2示出了本发明一个实施例的干扰源定位方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例的干扰源定位方法包括以下步骤：

s110，获取被干扰小区的话务统计数据、测量报告mr数据及基站配置数据；

s120，根据被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定被干扰小区与干扰源之间的角度；

s130，将任意两个被干扰小区与干扰源进行连线形成两条测向线，并根据被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意两条测向线的交点坐标；

s140，根据交点坐标确定任意一个交点到其他所有交点的距离之和，并确定所有距离之和中的最小值；

s150，根据所有距离之和及最小值，确定交点的质量指标；

s160，选择不小于预设质量阈值的质量指标对应的交点；

s170，根据选择的交点确定干扰源的位置。

进一步，将选择的交点的坐标均值，作为干扰源位置坐标。判断是否确定完毕所有被干扰小区与干扰源的测向线的交点坐标；若否，将没有确定的任意两个被干扰小区与干扰源进行连线形成两条测向线，并根据被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意两条测向线的交点坐标；直至确定完毕所有被干扰小区与干扰源的测向线的交点坐标。

在本发明实施例中，可有效消除低质量测量值对定位结果的不利影响，提高了对外部干扰源的定位精度，使测量数据的利用达到了充分性和合理性的统一。

需求说明的是，本发明参考无线传感器网络(wirelesssensornetwork，wsn)的设计思想，把被干扰的无线小区看作传感器节点，基于以下三点假设进行方案设计：1、干扰源在各传感器的公共探测区域内；2、传感器数量大于3，且位置固定；3、分析范围在二维平面内。

本发明将干扰测向线交点最集中的地方作为干扰源位置。首先根据外部干扰的特性识别被干扰采样点；其次，基于采样点数据中的天线到达角(angle-of-arrival，aoa)区间计算“平均演进型nodeb(evolvednodeb，enb)天线到达角”，并结合基站配置信息中的小区实际方位角，得到干扰源与各被干扰小区之间的角度信息。最后，基于交点所处位置的交点密集程度与该交点位置的数据质量成正比的思想，对各测量值在二维空间中产生的目标估计位置点进行数据质量度量评估，确定该测量值对干扰源定位结果的贡献度，对干扰源的精准定位。

本发明可有效消除低质量测量值对定位结果的不利影响，提高了对外部干扰源的定位精度，使测量数据的利用达到了充分性和合理性的统一。

图3示出了本发明另一个实施例的干扰源定位方法的流程示意图。如图3所示，本发明实施例的干扰源定位方法包括以下步骤：

步骤一：提取干扰小区话统

在日常优化中，通过对小区话务统计数据的分析，可以初步得到全网小区的干扰情况和对干扰类型的初步判断。例如，区域性干扰、局部干扰、小区级干扰等。

对受到干扰的小区，例如：干扰底噪强度≥-110dbm以及邻近小区进行长时间(至少24小时)的上行干扰带统计，发现干扰出现的时间上的规律性(同时出现并同时消失)，统计受同一干扰源干扰的小区列表。

步骤二：采集干扰小区mr数据

mr测量是分时长期演进(timedivisionlongtermevolution，td-lte)系统的一项重要功能，物理层上报的的测量结果可以用于系统的操作维护，观察系统的运行状态。测量报告数据主要来自用户设备(userequipment，ue)和enodb的物理层、无线链路层控制协议(radiolinkcontrol，rlc)层，以及在无线资源管理过程中计算产生的测量报告。在外部干扰优化过程中，mr数据作为最精准的测量数据，有非常重要的作用。

根据步骤一分析得出的结果，提取各被干扰小区的mr数据(原始测量数据直接报送到无线操作维护中心(operation&maintenancecenter-radio，omc-r)以样本数据形式存储)，涉及如表1所示的主要字段。

表1

mr.ltescrsrp：定义为在考虑测量的频带上，承载小区专属参考信号的资源单元(re)的功率(w)的线性平均值,是反映服务小区覆盖的主要指标。

mr.receivedipower:定义为一个物理资源块(prb)带宽上的干扰功率，包括热噪声。

mr.ltescaoa:定义了一个用户相对参考方向逆时针方向的估计角度。

步骤三：提取基站配置文件

基站配置文件是日常优化中重要基础数据来源，对网络优化有不可忽视的作用。在干扰排查中，通过基站配置文件中提取各小区经纬度和天线方位角，用于计算干扰源的测向线角度。

步骤四：计算干扰源和被干扰小区角度信息

根据步骤二提取的测量报告原始数据(measurementreportoriginal,mro)原始采样点数据，按经验值筛选mr.ltescrsrp>＝-90dbm且mr.ltescrip>＝-105dbm的采样点作为受到外部干扰的采样点，采用mr.ltescaoa的分段区间构建aoa测量统计。

aoa测量统计将干扰采样点分成72区间，即aoa00到aoa71，每个区间代表5度夹角。以天线法线角度为aoa00，来统计小区下用户所在角度。如表2所示的aoa至及方位角偏差统计表。

表2

结合以上采样点区间划分，计算“平均enb天线到达角”，作为被干扰小区与干扰源之间的角度信息θ。

计算“平均enb天线到达角”时，将72个区间分成2部分(aoa_00-aoa_35和aoa_36-aoa_71)。其中aoa_00-aoa_35的权值系数取值为区间中位数(即该区间方位角偏差/2)，而aoa_36-aoa_71的系数取值在原中位数基础上减去360(即该区间方位角偏差-360)。

计算公式(1)如下：

平均enb天线到达角＝(2.5*aoa_00+...+177.5*aoa_35+(-177.5)*aoa_36+...+(-2.5)*aoa_71)/(aoa_00+...+aoa_35+aoa_36+...+aoa_71)(1)

需要注意的是，表2只是一个示例，公式(1)的数据与表2的数据并不完全对应，但是不影响本发明的思想。

步骤五：计算测向线交点坐标

连接被干扰小区和干扰源，形成一条测向线，计算任意两条测向线的交点坐标示例，如图4所示。

si(xi，yi)，sj(xi，yi)为任意选择n(n>＝3)个被干扰小区中的两个小区的坐标；θi,θj为步骤四所计算的干扰源和被干扰小区的角度信息(根据平均enb天线到达角和小区实际配置天线方位角计算，)，根据被干扰小区的坐标和与干扰源之间的角度信息，可形成一条测量线，eij(xij，yij)为两条测向线交点坐标。

则有如下关系式(2)：

整理得关系式(3)：

即可求出两条测向线的交点坐标eij(xij，yij)。同理可求出多个测向线的交点坐标。

另外，mr.aoa(enb天线到达角)定义了用户设备相对参考方向逆时针方向的估计角度。在移动集团规范准中，规定参考方向应为正北方向。mr.aoa测量需要和小区天线配置方位角配合，天线配置方位角表示的是天线法线方向和正北方向的夹角(逆时针旋转).

如图5所示，有以下表达式(4)：

aoa＝ωbs+θaoa(4)

其中，aoa为待求的终端入射方向与正北方向的夹角，ωbs为小区天线法线方向与正北方向的夹角，θaoa为终端入射方向与基站法线方向的夹角。

步骤六：对测向线交点进行聚类划分

求得每个交点的距离和:

任意交点eij(i,j∈[1，2，..，n]；i≠j)到其他所有交点的距离和表达式dij为表达式(5)：

求得距离和中的最小值，如表达式(6):

dmin＝min(dij)(6)

则任意交点eij的数据质量可用下式度量，如表达式(7)：

γij越大，其所属交点的密集度越高，则eij周围的交点数目越多。

设置密集度检验门限x0(0＜x0＜1)。对于小于检验门限的交点eij，因其密度较小，与其它大部分交点所呈现的趋势不一致，作为异常值舍去。

循环上述步骤，完成对密集度较高的测向线交点的聚类过程。

步骤七：计算外部干扰源位置坐标

干扰源的位置估值取步骤六各交点坐标的均值，如表达式(8)：

式中，n为聚类后交点的数量，(xi，yi)为交点坐标，(xe，ye)为干扰源位置坐标。

在本发明实施例中，对各测量值在二维空间中产生的目标估计位置点进行数据质量度量评估，确定该测量值对干扰源定位结果的贡献度；同时引入聚类思想完成对高质量位置数据的实时筛选，并由高质量数据实现对干扰源的精准定位。此算法可有效消除低质量测量值对定位结果的不利影响，提高定位精度。

本发明弥补了现有外部干扰源人工排查效率低下、准确度低的问题，实现了外部干扰源排查远程化、智能化、精准化。对于系统外干扰源，如干扰器、阻断器、伪基站等实现精准定位。提高了外部干扰排查的工作效率。

图6示出了本发明实施例的干扰源定位装置的结构示意图。如图6所示，本发明实施例的干扰源定位装置包括以下模块：

数据获取模块701，用于获取被干扰小区的话务统计数据、测量报告mr数据及基站配置数据；

角度确定模块702，用于根据被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定被干扰小区与干扰源之间的角度；

交点坐标确定模块703，用于将任意两个被干扰小区与干扰源进行连线形成两条测向线，并根据被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意两条测向线的交点坐标；

最小值确定模块704，用于根据交点坐标确定任意一个交点到其他所有交点的距离之和，并确定所有距离之和中的最小值；

质量指标确定模块705，用于根据所有距离之和及最小值，确定交点的质量指标；

交点选择模块706，用于选择不小于预设质量阈值的质量指标对应的交点；

位置确定模块707，用于根据选择的交点确定干扰源的位置。

在一个实施方式中，位置确定模块707具体用于，将选择的交点的坐标均值，作为干扰源位置坐标。

在一个实施方式中，交点坐标确定模块703具体用于，判断是否确定完毕所有被干扰小区与干扰源的测向线的交点坐标；

若否，将没有确定的任意两个被干扰小区与干扰源进行连线形成两条测向线，并根据被干扰小区与干扰源之间的角度确定任意两条测向线的交点坐标；

直至确定完毕所有被干扰小区与干扰源的测向线的交点坐标。

在一个实施方式中，数据获取模块701具体用于，获取所有小区的话务统计数据；

根据所有小区的话务统计数据确定被干扰小区。

在一个实施方式中，角度确定模块702具体用于，根据被干扰小区的话务统计数据、mr数据及基站配置数据确定被干扰小区的天线到达角；

将天线到达角划分为预设数量的区间，并确定每个区间的方位角偏差及权值系数；

根据区间的方位角偏差及权值系数确定天线到达角均值；

将天线到达角均值作为被干扰小区与干扰源之间的角度。

在一个实施方式中，角度确定模块702具体用于，根据被干扰小区的话务统计数据和基站配置数据，确定被干扰小区的天线方位角；

根据mr数据确定终端入射方向与基站法线方向的夹角；

根据被干扰小区的天线方位角和终端入射方向与基站法线方向的夹角，确定被干扰小区的天线到达角。

在一个实施方式中，交点坐标确定模块703具体用于，根据基站配置数据，确定被干扰小区的坐标。

在一个实施方式中，质量指标确定模块704具体用于，计算最小值与所有距离之和的比值，将比值作为交点的质量指标。

在一个实施方式中，数据获取模块701具体用于，被干扰小区的参考信号接收功率、被干扰小区的接收干扰功率、被干扰小区的天线到达角。

在本发明实施例中，首先根据外部干扰的特性识别被干扰采样点；其次，基于采样点数据中的天线到达角区间计算“平均enb天线到达角”，并结合基站配置信息中的小区实际方位角，得到干扰源与各被干扰小区之间的角度信息。最后，基于交点所处位置的交点密集程度与该交点位置的数据质量成正比的思想，对各测量值在二维空间中产生的目标估计位置点进行数据质量度量评估，确定该测量值对干扰源定位结果的贡献度，对干扰源的精准定位。根据本发明实施例，可有效消除低质量测量值对定位结果的不利影响，提高了对外部干扰源的定位精度，使测量数据的利用达到了充分性和合理性的统一。

另外，结合图2描述的本发明实施例的干扰源定位方法可以由干扰源定位设备来实现。图7示出了本发明实施例提供的干扰源定位设备的硬件结构示意图。

计算设备1000包括输入设备1001、输入接口1002、处理器1003、存储器1004、输出接口1005、以及输出设备1006。

其中，输入接口1002、处理器1003、存储器1004、以及输出接口1005通过总线1010相互连接，输入设备1001和输出设备1006分别通过输入接口1002和输出接口1005与总线1010连接，进而与计算设备1000的其他组件连接。

具体地，输入设备1001接收来自外部的输入信息，并通过输入接口1002将输入信息传送到处理器1003；处理器1003基于存储器1004中存储的计算机可执行指令对输入信息进行处理以生成输出信息，将输出信息临时或者永久地存储在存储器1004中，然后通过输出接口1005将输出信息传送到输出设备1006；输出设备1006将输出信息输出到计算设备1000的外部供用户使用。

计算设备1000可以执行本申请上述的干扰源定位方法中的各步骤。

处理器1003可以是一个或多个中央处理器(英文：centralprocessingunit，cpu)。在处理器601或处理器701是一个cpu的情况下，该cpu可以是单核cpu，也可以是多核cpu。

存储器1004可以是但不限于随机存储存储器(ram)、只读存储器(rom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)、光盘只读存储器(cd-rom)、硬盘等中的一种或多种。存储器1004用于存储程序代码。

可以理解的是，在本申请实施例中，图6提供的各个处理模块中任一模块或全部模块的功能可以用图7所示的中央处理器1003实现。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算器程序指令被处理器执行时实现本发明实施例所述的干扰源定位方法中的各步骤。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

本说明书的各个部分均采用递进的方式进行描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点介绍的都是与其他实施例不同之处。尤其，对于装置和系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例部分的说明即可。