定位5G网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质与流程

定位5g网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质
技术领域
1.本发明属于移动通信技术领域，尤其涉及一种定位5g网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，5g网络建设已有初步规模，5g网络已商用，5g用户数量正在不断增加。5g带宽相对于长期演进(long term evolution，lte)带宽较大，受干扰的概率也远大于lte，5g网络干扰逐渐成为影响5g用户业务感知的主要因素。
3.对于5g网络的干扰定位一般只能依靠传统的扫频测试方式。但是，城市中高楼林立，干扰源分布毫无规律，用扫频仪寻找外部干扰源并非易事，花费多天时间也很难定位干扰源，耗时耗力并且定位效率低。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供一种定位5g网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质，能够实现5g网络干扰源的自动化定位，提升定位的准确性和效率，降低人力成本。
5.第一方面，本发明实施例提供一种定位5g网络干扰源的方法，方法包括：获取多个基站的物理资源模块prb级干扰数据；根据prb级干扰数据，确定至少一个受干扰基站；获取至少一个受干扰基站的5g测量报告mr，mr包括参考信号接收功率rsrp和参考信号接收质量rsrq；在rsrp大于或者等于第一预设阈值，且rsrq小于第二预设阈值时，确定受干扰基站为第一基站；获取第一基站的5g大规模天线massive mimo的场景波束配置；根据rsrp和场景波束配置，确定第一位置参数，第一位置参数表示干扰源与第一基站的相对位置；以及，基于每一第一基站的第一位置参数，定位干扰源。
6.在一种可选的实施方式中，根据prb级干扰数据，确定至少一个受干扰基站，包括：
7.根据prb级干扰数据，确定至少一个基站中每个基站的干扰类型；
8.在干扰类型为非预设干扰类型时，确定基站为受干扰基站。
9.在一种可选的实施方式中，场景波束配置包括广播权值；
10.根据rsrp和场景波束配置，确定第一位置参数，包括：
11.根据广播权值，确定广播权值关联的第一传播模型；
12.根据第一传播模型、rsrp、场景波束配置，确定第一位置参数。
13.在一种可选的实施方式中，基于每一第一基站的第一位置参数，定位干扰源，包括：
14.向至少一个第一基站发送配置修改信息，以使第一基站根据配置修改信息修改广播权值，修改后的广播权值关联第二传播模型；
15.根据修改后的场景波束配置、rsrp、第二传播模型，确定第二位置参数；
16.根据第二位置参数和第一位置参数，定位干扰源。
17.在一种可选的实施方式中，场景波束配置包括天线增益；根据修改后的场景波束
配置、rsrp、第二传播模型，确定第二位置参数，包括：
18.基于第二传播模型，以及天线增益、rsrp，确定第一基站的发射距离，第二传播模型关联场景波束配置与发射距离的对应关系；
19.根据场景波束配置，确定第一方位角，第一方位角为有概率存在干扰源的位置相对第一基站的方位角；
20.基于发射距离与第一方位角，确定第二位置参数。
21.在一种可选的实施方式中，根据第二位置参数和第一位置参数，定位干扰源，包括：
22.根据预设值，将预置的地图中第一基站所处的区域进行栅格化处理，得到n个栅格；
23.根据第二位置参数和第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格，目标栅格为有概率存在干扰源的栅格；
24.根据目标栅格，定位干扰源。
25.在一种可选的实施方式中，根据预设值，将预置的地图中第一基站所处的区域进行栅格化处理，得到n个栅格之后，方法还包括：
26.根据第一基站的mr，确定至少一个相邻基站；
27.获取相邻基站的mr和5g massive mimo的场景波束配置；
28.基于相邻基站的mr和场景波束配置，确定第三位置参数，第三位置参数表示干扰源与相邻基站的相对位置；
29.根据第二位置参数和第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格，目标栅格为有概率存在干扰源的栅格，包括：
30.根据第三位置参数、第二位置参数、第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格。
31.第二方面，本发明实施例提供了一种定位5g网络干扰源的装置，装置包括：
32.第一获取模块，用于获取多个基站的物理资源模块prb级干扰数据；
33.第一判断模块，用于根据prb级干扰数据，确定至少一个受干扰基站；
34.第二获取模块，用于获取至少一个受干扰基站的5g测量报告mr，mr包括参考信号接收功率rsrp和参考信号接收质量rsrq；
35.第二判断模块，用于，在rsrp大于或者等于第一预设阈值，且rsrq小于第二预设阈值时，确定受干扰基站为第一基站；
36.第三获取模块，用于获取第一基站的5g大规模天线massive mimo的场景波束配置；
37.第一信息处理模块，用于根据rsrp和场景波束配置，确定第一位置参数，第一位置参数表示干扰源与第一基站的相对位置；
38.定位模块，用于基于每一第一基站的第一位置参数，定位干扰源。
39.第三方面，本发明实施例提供了一种设备，设备包括：处理器，以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器读取并执行所述计算机程序指令，以实现第一方面及第一方面中任一可选实施方式提供的一种定位5g网络干扰源的方法。
40.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现第一方面及第一方面中任一可选实
施方式提供的一种定位5g网络干扰源的方法。
41.本发明实施例的一种定位5g网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质，能够使用干扰小区prb干扰特征判断干扰类型，利用5g mr上报的rsrp和rsrq信息，结合5g massive mimo多天线的权值覆盖场景和5g massive mimo的场景波束配置等信息数据，将外部干扰源位置进行初步定位，缩小干扰源可能存在的范围，有利于现场扫频更有针对性、便于快速发现干扰源，节省大量人力物力。
附图说明
42.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的介绍，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。
43.图1是本发明实施例提供的一种定位5g网络干扰源的方法的流程示意图；
44.图2是本发明实施例提供的干扰类型判断流程示意图；
45.图3是本发明实施例提供的一种定位5g网络干扰源的装置的结构示意图；
46.图4是本发明实施例提供的一种定位5g网络干扰源的设备的结构示意图。
具体实施方式
47.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，以下结合附图及具体实施例，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意在解释本发明，而不是限定本发明。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。
48.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。
49.当前5g网络已商用，5g网络建设已有初步规模，5g带宽相对于lte带宽较大，受干扰的概率也远大于lte，随着5g用户数量的不断增加，5g网络干扰优化将成为提升5g用户业务感知的主要任务。初期对于5g网络的干扰定位只能依靠传统的扫频测试方式，耗时耗力并且定位效率低。城市中高楼林立，干扰源分布毫无规律，传统定位方式用扫频仪寻找外部干扰源并非易事。在存在外部干扰源的区域，花费多天时间也很难定位干扰源。
50.因此需要一种能够在存在5g网络干扰源的区域，快速定位干扰源的技术方案。基于此本技术实施例提供了定位5g网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质，可以应用到定位5g网络干扰源的场景中。
51.为了更好理解本技术，在介绍本技术的具体实施方式之前，首先介绍描述本技术实施方式时用到的技术术语。
52.(1)物理资源块(physical resource block，prb)对应的是频域上12个连续的载波(在15k载波间隔的情况下是180k)，时域上是一个时隙(半个子帧，0.5ms)的资源。
53.(2)测量报告(measurement report，mr)是指信息在业务信道上每480ms(信令信道上470ms)发送一次数据，这些数据可用于网络评估和优化。
54.(3)信号与干扰加噪声比(signal to interference plus noise ratio，sinr)是指接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号(噪声和干扰)的强度的比值；可以简单的理解为“信噪比”。
55.(4)参考信号接收功率(reference signal receiving power，rsrp)是lte网络中可以代表无线信号强度的关键参数以及物理层测量需求之一，是在某个符号内承载参考信号的所有re(资源粒子)上接收到的信号功率的平均值。通俗得理解，rsrp的功率值代表了每个子载波的功率值。用处和规范都等同于wcdma中的接收信号码功率(received signal code power，rscp)。
56.(5)接收信号强度指示(received signal strengthindicator，rssi)：ue探测带宽内一个ofdm符号所有re上的总接收功率(若是20m的系统带宽，当没有下行数据时，则为200个导频re上接收功率总和，当有下行数据时，则为1200个re上接收功率总和)，包括服务小区和非服务小区信号、相邻信道干扰，系统内部热噪声等。即为总功率s+i+n，其中i为干扰功率，n为噪声功率。反映当前信道的接收信号强度和干扰程度。
57.(6)参考信号接收质量(reference signal receiving quality，rsrq)被定义为n*rsrp/(lte载波rssi)之比，其中n是lte载波rssi测量带宽的资源块(rb)个数。rsrq实现了一种有效的方式报告信号强度和干扰相结合的效果。反映和指示当前信道质量的信噪比和干扰水平。
58.(7)5g大规模天线(5g massive mimo)，也称为large scale mimo，是5g的一项关键性技术。与传统的天线相比，massive mimo通过大量增加天线振子数量，并且用集中性更高的窄波束取代以前的宽波束，并通过波束权值的调整从而可以实现更高的赋形增益，大幅度提升单站的容量和覆盖能力，解决运营商在同城竞争中面临的站址紧张、建站难、深度覆盖难等痛点。从天线数来看，传统的tdd网络的天线基本是2天线、4天线或8天线，而massive mimo指的是通道数达到64/128/256个。从信号覆盖的维度来看，传统的mimo我们称之为2d-mimo，以8天线为例，实际信号在做覆盖时，只能在水平方向移动，垂直方向是不动的，信号类似一个平面发射出去，而massive mimo，是信号水平维度空间基础上引入垂直维度的空域进行利用，信号的辐射状是个电磁波束。
59.(8)权值场景，当前5g具备17组典型广播权值对应17种不同覆盖场景，即权值场景。
60.(9)天线增益，是指在输入功率相等的条件下，实际天线与理想的辐射单元在空间同一点处所产生的信号的功率密度之比。它定量地描述一个天线把输入功率集中辐射的程度。一般来说，增益的提高主要依靠减小垂直面向辐射的波瓣宽度，而在水平面上保持全向的辐射性能。天线增益对移动通信系统的运行质量极为重要，因为它决定蜂窝边缘的信号电平。增加增益就可以在一确定方向上增大网络的覆盖范围，或者在确定范围内增大增益余量。任何蜂窝系统都是一个双向过程，增加天线的增益能同时减少双向系统增益预算余量。另外，表示天线增益的参数有dbd和dbi。dbi是相对于点源天线的增益，在各方向的辐射
是均匀的；dbd相对于对称阵子天线的增益dbi＝dbd+2.15。相同的条件下，增益越高，电波传播的距离越远。
61.基于上述技术术语，已对5g网络及其干扰源定位的相关技术进行了简单介绍。现阶段，对于5g网络的干扰定位一般只能依靠传统的扫频测试方式。但是，城市中高楼林立，干扰源分布毫无规律，用扫频仪寻找外部干扰源并非易事，花费多天时间也很难定位干扰源，耗时耗力并且定位效率低。
62.基于此，本技术实施例提供了一种定位5g网络干扰源的方法、装置、设备及存储介质，使用干扰小区prb干扰特征判断干扰类型，利用5g mr上报的rsrp和rsrq信息，结合5g massive mimo多天线的权值覆盖场景和占用的波束beam id等信息数据搭建一个5g干扰定位的算法，将外部干扰源位置进行初步定位。
63.下面首先对本发明实施例提供的一种定位5g网络干扰源的方法进行介绍。请参见图1，本技术实施例提供的一种定位5g网络干扰源的方法的流程示意图。该方法可以基于干扰源定位系统实现，包括步骤s101至s107。
64.s101.获取多个基站的物理资源模块prb级干扰数据。
65.在存在干扰的区域，干扰源定位系统，获取多个基站的prb级干扰数据。具体地，干扰源定位系统采集全天小时级的prb级干扰数据。例如，100m带宽的小区，采集273个rb的干扰均值；60m带宽的小区，采集162个rb的干扰均值。
66.s102.根据prb级干扰数据，确定至少一个受干扰基站。
67.干扰源定位系统，根据prb级干扰数据以及干扰判断规则，在多个基站中筛选出受干扰基站。
68.在一个示例中，步骤s102可以细化为步骤s1021-s1022。
69.s1021.根据prb级干扰数据，确定所述至少一个基站中每个基站的干扰类型；
70.s1022.在干扰类型为非预设干扰类型时，确定基站为受干扰基站。
71.其中步骤s1021的具体流程，请参见图2干扰类型判断流程示意图。
72.据lte d1/d2频段的干扰特征，如pucch对应5g频段的干扰抬升，过滤出属于lte同频干扰的基站。依据5m伪基站的干扰特征，如连续rb184-198或者rb240-255的干扰值大于对应d1/d2频段的干扰，则归类成5m伪基站干扰；依据屏蔽器大带宽干扰特征，将干扰连续150个rb干扰抬升的基站归类成屏蔽器干扰，属于大带宽的外部干扰；现网存在特定位置的20m或者40m外部干扰，如rb0-51、rb48-95、rb76-123、rb144-195或者rb160-207,可以归类成小带宽的外部干扰。通过以上流程，可以快速识别出干扰类型，剔除lte同频干扰及伪基站干扰，将受到外部干扰的小区有针对性的过滤出来。
73.s103.获取至少一个受干扰基站的5g测量报告mr，mr包括参考信号接收功率rsrp和参考信号接收质量rsrq。
74.干扰源定位系统获取步骤s102中受干扰基站的mr。其中，受干扰基站的数量与步骤s102中筛选出的受干扰基站数量对应。
75.s104.在rsrp大于或者等于第一预设阈值，且rsrq小于第二预设阈值时，确定该受干扰基站为第一基站。
76.干扰源定位系统，根据rsrp和rsrq进行干扰判断计算，确定第一基站，第一基站是有概率存在强干扰的基站。
77.在一个示例中，疑似干扰的判断标准如下：
78.rsrp》＝-85，rsrq《-11
79.在此示例中对应的sinr约为3(按空载计算)。
80.s105.获取第一基站的5g大规模天线massive mimo的场景波束配置。
81.干扰源定位系统获取第一基站关联的5g massive mimo的场景波束配置。
82.在一个示例中，场景波束配置包括5g massivemimo的物理方位角、波束beamid、数字方位角、广播权值。
83.s106.根据rsrp和场景波束配置，确定第一位置参数，所述第一位置参数表示干扰源与所述第一基站的相对位置。
84.干扰源定位系统根据rsrp和所述场景波束配置，确定第一位置参数。
85.在一个示例中，步骤s106可以细化为步骤s1061-s1062。
86.s1061.根据所述广播权值，确定所述广播权值关联的第一传播模型；
87.s1062.根据所述第一传播模型、所述rsrp、所述场景波束配置，确定第一位置参数。
88.干扰源定位系统根据广播权值确定第一基站的权值场景。在该权值场景中，将场景波束配置内的参数代入权值场景关联的传播模型中，得到传播距离，然后根据场景波束配置内的参数确定干扰的方位角，传播距离和方位角结合得到第一位置参数。此处的第一位置参数相当于自第一基站向外延伸的一条线段。
89.s107.基于每一第一基站的第一位置参数，定位所述干扰源。
90.干扰源定位系统根据每一第一基站的第一位置参数，定位干扰源。
91.在一个示例中，干扰源定位系统根据步骤s106示例中的多个第一基站的向外延伸的线段，定位干扰源所在的区域。如果只有一个第一基站，此时判断的结果就是一个定点。此处得到的结果与干扰源的数量、第一基站的数量相关，干扰源数量为多个，则第一基站的数量也必然为多个，其定位结果则为一个区域，该区域的范围相比在使用此方法之前的存在干扰源的区域范围小很多，依然可以减小人工查找的工作量，提高工作效率。
92.本技术实施例提供的一种定位5g网络干扰源的方法，基于prb干扰特征，结合5g mr数据，利用5g massivemimo的多场景覆盖权值、波束beam id和数字方位角，动态波束变化精确渲染干扰场景，找出受干扰用户分布的区域。能够缩小干扰源可能存在的范围，有利于现场扫频更有针对性、便于快速发现干扰源，节省大量人力物力，便于相关人员及时找到干扰源解决干扰问题。
93.上述实施例提供的一种定位5g网络干扰源的方法，在步骤s107中基于每一第一基站的第一位置参数，定位所述干扰源，其中第一位置参数与5g massivemimo的权值场景有关，不同的权值关联不同的传播模型，因此可以通过改变广播权值，改变权值场景，以便获取更多的位置参数，使定位更准确。下面结合实施例和附图详细描述。需要说明的是，以下实施例仅为本技术对所提供的一种定位5g网络干扰源的方法的示例性说明和描述，基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
94.需要说明的是，本实施例与图1所示实施例有诸多相似之处，为了简要起见，此处仅对其不同之处进行说明，其相似之处请参见图1实施例的相应描述。本技术实施例提供的
一种定位5g网络干扰源的方法与图1实施例的不同之处在于，本实施例在图1所示实施例的基础上，给出了确定第二位置参数的步骤，第二位置参数与第一位置参数一同用于定位干扰源，将步骤s107替换为步骤s108-s110。
95.s108.向至少一个第一基站发送配置修改信息，以使第一基站根据配置修改信息修改广播权值，修改后的广播权值关联第二传播模型；
96.干扰源定位系统发送配置修改信息，使第一基站改变权值场景，从而改变传播模型。当前5g具备17组典型广播权值，其对应17种不同覆盖场景，即权值场景。当权值场景不同时，关联的传播模型也不同。
97.s109.根据修改后的场景波束配置、rsrp、第二传播模型，确定第二位置参数；
98.干扰源定位系统根据场景波束配置、rsrp、第二传播模型，确定第二位置参数。
99.在一个示例中，场景波束配置可以包括天线增益；确定第二参数的步骤可以进一步细化为步骤s1091-s1093。
100.s1091.基于第二传播模型，以及天线增益、rsrp，确定第一基站的发射距离，第二传播模型关联场景波束配置与发射距离的对应关系。
101.在一个示例中，第二传播模型关联的场景波束配置与发射距离的对应关系，可以是路损公式。
102.s1092.根据场景波束配置，确定第一方位角，第一方位角为有概率存在干扰源的位置相对第一基站的方位角。
103.s1093.基于发射距离与第一方位角，确定第二位置参数。
104.在另一个示例中，上一示例中的权值场景可以是nlos场景。在该场景下，信号传播路径复杂，受反射、衍射、绕射等环境因素影响较大，随着传播路径的不同，距离系数对路径损耗有很大的影响。在5g 36.873协议中定义的nlos场景下的uma传播模型的路损公式如下：
105.pl
nlos
＝(31.68-7.1log
10
(w)+7.5log
10
(h)+(3.7(h/h
bs
)
2-15.07)log
10
(h
bs
)-0.6h
ut
)+20log
10
(f)+(43.42-3.1log
10
(h
bs
))log
10
(d
3d
)
106.其中w为街道宽度，h、h
bs
、h
ut
分别表示建筑物高度，基站高度和终端高度。为计算简便，考虑密集城区街宽平均15米，建筑物高度外环内33米，外环外25米，基站外环以内平均站高27米，终端高度1.5米，这样上述路损公式可以简化为：
107.pl
nlos
＝20.16+20log
10
(f)+38.98log
10
(d
3d
)
108.pl＝基站发射功率+22(波束增益)-rsrp，基站发射功率为34.9dbm；
109.根据上述公式可得发射距离。
110.以扇区物理方位角为初始方位角a，那么
111.该终端的方位角法线位置＝a+数字方位角+(beamid-3)*15，可得第一方位角。
112.s110.根据第二位置参数和第一位置参数，定位干扰源。
113.干扰源定位系统根据第二位置参数和第一位置参数，定位干扰源。
114.在一个示例中，步骤s110可以细化为步骤s1101-s1103。
115.s1101.根据预设值，将预置的地图中第一基站所处的区域进行栅格化处理，得到n个栅格；
116.s1102.根据第二位置参数和第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格，目标栅格
为有概率存在干扰源的栅格；
117.s1103.根据目标栅格，定位干扰源。
118.干扰源定位系统根据目标栅格，定位干扰源。目标栅格的数量如果为1，则干扰源处于目标栅格内；如果干扰源的数量为多个，则将所有目标栅格连线，构成疑似干扰区域，干扰源处于疑似干扰区域内，干扰源的数量可以为多个。
119.其中，步骤s1101之后还可以包括步骤s1104-s1106。
120.s1104.根据第一基站的mr，确定至少一个相邻基站；
121.s1105.获取相邻基站的mr和5g massive mimo的场景波束配置；
122.s1106.基于相邻基站的mr和场景波束配置，确定第三位置参数，第三位置参数表示干扰源与相邻基站的相对位置；
123.此时步骤s1103中增加第三位置参数的内容，替换为步骤s1107。
124.s1107.根据第三位置参数、第二位置参数、第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格。
125.在该示例中上报的mr中携带一个或多个相邻基站信息；其中相邻基站的数量，对定位精度影响较大，相邻基站数量大于1则定位更精准。
126.上述示例具体可以为按照50*50(单位m)进行地理化栅格，根据第一基站及相邻基站的beam id角度和距离，定位干扰区域位置并判断生成疑似干扰栅格。栅格级干扰判断过程如下：
127.如果mr测量报告中有相邻基站，按照第一基站及相邻基站所在beamid的角度、距离，采集多个小区的干扰相关性数据进行汇聚并确定干扰栅格，在对应的栅格疑似干扰计数+1。
128.如果mr测量报告中没有邻区，按照第一基站所在beam id的角度、距离来确定中心的栅格，在栅格上的疑似干扰数+1。
129.最后根据干扰计数的大小，确定目标栅格，根据多个目标栅格构建疑似干扰区域，干扰源处于疑似干扰区域内。
130.在一个示例中，上述步骤s108，干扰源定位系统向一个第一基站发送配置修改信息。此时，对应的就是通过单站点多个权值场景构建疑似干扰区域，定位干扰源。
131.在另一个示例中，上述步骤s108，干扰源定位系统向多个第一基站发送配置修改信息。此时，对应的就是通过多个站点扇区多个权值场景构建疑似干扰区域，定位干扰源，是在上一个示例的基础上将干扰源所在的区域进一步缩小，定位更准确。
132.本技术实施例提供一种定位5g网络干扰源的装置，请参考图3，包括：
133.第一获取模块301，被配置为获取多个基站的物理资源模块prb级干扰数据；
134.第一判断模块302，被配置为根据prb级干扰数据，确定至少一个受干扰基站；
135.第二获取模块303，被配置为获取至少一个受干扰基站的5g测量报告mr，mr包括参考信号接收功率rsrp和参考信号接收质量rsrq；
136.第二判断模块304，被配置为在rsrp大于或者等于第一预设阈值，且rsrq小于第二预设阈值时，确定受干扰基站为第一基站；
137.第三获取模块305，被配置为获取第一基站的5g大规模天线massive mimo的场景波束配置；
138.第一信息处理模块306，被配置为根据rsrp和场景波束配置，确定第一位置参数，第一位置参数表示干扰源与第一基站的相对位置；
139.定位模块307，被配置为基于每一第一基站的第一位置参数，定位干扰源。
140.本技术提供的定位5g网络干扰源的装置，能够缩小干扰源可能存在的范围，有利于现场扫频更有针对性、便于快速发现干扰源，节省大量人力物力，便于相关人员及时找到干扰源解决干扰问题。
141.在一个实施例中，第一判断模块302可以包括第一判断子模块和第二判断子模块。
142.第一判断子模块，被配置为根据prb级干扰数据，确定至少一个基站中每个基站的干扰类型。
143.第二判断子模块，被配置为在干扰类型为非预设干扰类型时，确定该基站为受干扰基站。
144.在一个实施例中，第三获取模块305获取的场景波束配置包括广播权值。
145.第一信息处理模块306可以包括第一信息处理子模块和第二信息处理子模块。
146.第一信息处理子模块，被配置为根据广播权值，确定广播权值关联的第一传播模型。
147.第二信息处理子模块，被配置为根据第一传播模型、rsrp、场景波束配置，确定第一位置参数。
148.在一个实施例中，定位模块307可以包括：
149.信息发送子模块，被配置为向至少一个第一基站发送配置修改信息，以使第一基站根据配置修改信息修改广播权值，修改后的广播权值关联第二传播模型。
150.第三信息处理子模块，被配置为根据修改后的场景波束配置、rsrp、第二传播模型，确定第二位置参数。
151.第四信息处理子模块，被配置为根据第二位置参数和第一位置参数，定位干扰源。
152.在一个实施例中，第三信息处理子模块中的修改后的场景波束配置可以包括天线增益。
153.第三信息处理子模块还可以包括第一信息处理单元、第二信息处理单元、第三信息处理单元。
154.第一信息处理单元，基于第二传播模型，以及天线增益、rsrp，确定第一基站的发射距离，第二传播模型关联场景波束配置与发射距离的对应关系。
155.第二信息处理单元，被配置为根据场景波束配置，确定第一方位角，第一方位角为有概率存在干扰源的位置相对第一基站的方位角。
156.第三信息处理单元，被配置为基于发射距离与第一方位角，确定第二位置参数。
157.在一个实施例中，第四信息处理子模块可以包括栅格处理单元、第四信息处理单元、第五信息处理单元。
158.栅格处理单元，被配置为根据预设值，将预置的地图中第一基站所处的区域进行栅格化处理，得到n个栅格。
159.第四信息处理单元，被配置为根据第二位置参数和第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格，目标栅格为有概率存在干扰源的栅格。
160.第五信息处理单元，被配置为根据目标栅格，定位干扰源。
161.在一个实施例中，第四信息处理子模块还包括：
162.第一判断单元，被配置为根据第一基站的mr，确定至少一个相邻基站。
163.第一获取单元，被配置为获取相邻基站的mr和5g massive mimo的场景波束配置。
164.第六信息处理单元，被配置为基于相邻基站的mr和场景波束配置，确定第三位置参数，第三位置参数表示干扰源与所述相邻基站的相对位置。
165.此时的第四信息处理单元的配置被修改为根据第三位置参数、第二位置参数、第一位置参数，在n个栅格中确定目标栅格。
166.上述各实施例提供的定位5g网络干扰源的方法可以由图4所示的定位5g网络干扰源的设备执行。
167.定位5g网络干扰源的设备可以包括处理器401以及存储有计算机程序指令的存储器402。
168.具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(central processing unit，cpu)，或者特定集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
169.存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(hard disk drive，hdd)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(universal serial bus，usb)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在一个实例中，存储器402可以包括可移除或不可移除(或固定)的介质，或者存储器402是非易失性固态存储器。存储器402可在综合网关容灾设备的内部或外部。
170.在一个实例中，存储器402可以是只读存储器(read only memory，rom)。在一个实例中，该rom可以是掩模编程的rom、可编程rom(prom)、可擦除prom(eprom)、电可擦除prom(eeprom)、电可改写rom(earom)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
171.存储器402可以包括只读存储器(rom)，随机存取存储器(ram)，磁盘存储介质设备，光存储介质设备，闪存设备，电气、光学或其他物理/有形的存储器存储设备。因此，通常，存储器包括一个或多个编码有包括计算机可执行指令的软件的有形(非暂态)计算机可读存储介质(例如，存储器设备)，并且当该软件被执行(例如，由一个或多个处理器)时，其可操作来执行参考根据本公开的一方面的方法所描述的操作。
172.处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述任一实施例提供的定位5g网络干扰源的方法，并达到该方法达到的相应技术效果，为简洁描述在此不再赘述。
173.在一个示例中，定位5g网络干扰源的设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图4所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。
174.通信接口403，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
175.总线410包括硬件、软件或两者，将在线数据流量计费设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(accelerated graphics port，agp)或其他图形总线、增强工业标准架构(extended industry standard architecture，eisa)总线、前端总线(front side bus，fsb)、超传输(hyper transport，ht)互连、工业标准架构(industry standard architecture，isa)总线、无限带宽互连、低引脚数(lpc)总线、存储
器总线、微信道架构(mca)总线、外围组件互连(pci)总线、pci-express(pci-x)总线、串行高级技术附件(sata)总线、视频电子标准协会局部(vlb)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
176.该定位5g网络干扰源的设备能够缩小干扰源可能存在的范围，有利于现场扫频更有针对性、便于快速发现干扰源，节省大量人力物力，便于相关人员及时找到干扰源解决干扰问题。
177.结合上述实施例中的定位5g网络干扰源的方法，本发明实施例可提供一种计算机存储介质来实现。该计算机存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种定位5g网络干扰源的方法。
178.需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
179.以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、适当的固件、插件、功能卡等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(radio frequency，rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。
180.还需要说明的是，本发明中提及的示例性实施例，基于一系列的步骤或者装置描述一些方法或系统。但是，本发明不局限于上述步骤的顺序，也就是说，可以按照实施例中提及的顺序执行步骤，也可以不同于实施例中的顺序，或者若干步骤同时执行。
181.上面参考根据本公开的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各方面。应当理解，流程图和/或框图中的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可被提供给通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器，以产生一种机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的这些指令使能对流程图和/或框图的一个或多个方框中指定的功能/动作的实现。这种处理器可以是但不限于是通用处理器、专用处理器、特殊应用处理器或者现场可编程逻辑电路。还可理解，框图和/或流程图中的每个方框以及框图和/或流程图中的方框的组合，也可以由执行指定的功能或动作的专用硬件来实现，或可由专用硬件和计算机指令的组合来实现。
182.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、模块和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。应理解，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，
这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。