[发明专利]一种GSM上行干扰源判断方法

说明书

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A1，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D1，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。

附图说明

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：

S01：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：