一種無線網絡幹擾的分析方法及裝置製造方法
2023-10-26 02:43:12
一種無線網絡幹擾的分析方法及裝置製造方法
【專利摘要】本發明公開了一種無線網絡幹擾分析的方法，包括以下步驟：獲取原始頻率分配支撐系統頻率分配支撐系統分析圖像；分別對所述原始頻率分配支撐系統分析圖像進行N次幹擾特徵突出處理，獲得對應的N個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像，所述N為正整數；通過邊緣檢測算法分別提取每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣，生成每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖；將生成的所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖與N個標準幹擾圖分別進行匹配運算，獲得匹配後的結果；根據所述匹配後的結果確定幹擾類型。採用本發明公開的方法，實現幹擾類型快速、自動定位。
【專利說明】一種無線網絡幹擾的分析方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發明涉及無線通信【技術領域】，尤其涉及一種無線網絡幹擾的分析方法及裝置。【背景技術】
[0002]GSM (Global System For Mobile Communications 全球移動通信系統)系統的幹擾問題一直是影響GSM網絡質量的主要因素之一，隨著網絡規模的不斷擴大，網絡幹擾水平隨之出現不同程度的上升，特別是大型城市的網絡上行幹擾噪聲強度提升較為明顯。在某些上行幹擾較為嚴重的區域，上行幹擾強度、上行通話質量等網絡指標出現了較為明顯的惡化，對用戶感知造成了嚴重影響。因此，對GSM網絡小區進行上行幹擾排查整治，成為網絡質量提升工作的一項重要內容。按照產生上行幹擾的原因劃分，當前成熟網絡中小區所受的上行幹擾如圖1所述，主要來自:頻率幹擾、主設備隱性故障造成的幹擾、覆蓋延伸設備的幹擾、互調幹擾、其他通信系統(如CDMA、聯通)幹擾以及私裝放大器幹擾等。
[0003]對於天饋互調幹擾排查，現有的排查定位流程是:首先準備排查數據，包括連續24小時的ICMBAND與話務量等方面KPI數據、收集已明確為外部幹擾或直放站幹擾等的小區記錄信息、整理現網的頻率配置信息等，之後通過幾個必要條件(早或晚忙時ICM4-5級比例> 30%、根據外部幹擾(包括成片區)或直放站幹擾等記錄信息，排除掉外部幹擾及直放站幹擾小區、一天24小時話務量與ICM幹擾的相關係數>=0.7等條件)初步篩選出疑似互調幹擾小區。
[0004]對於直放站幹擾排查，現有的排查手段是通過比對ICM幹擾分析結果和直放站施主信源情況，將幹擾小區與直放站關聯並分析得出直放站原因造成的網絡幹擾的站點列表，並將此批點用公式驗證核算，篩選出系統上行噪聲不滿足一 120dB的直放站站，初步定位為直放站幹擾。
[0005]對於碼分多址CDMA阻塞幹擾，現有的排查手段最直接有效的方法是直接用儀器連接GSM天饋，測試接收到的CDMA帶內信號功率，然後與GSM本身的允許的阻塞電平進行對比，以確認是否產生阻塞幹擾；對於CDMA雜散幹擾，在天線和測試儀器之間串接一個帶通濾波器，如果測試結果中885MHz與GSM帶內(889?915MHz)的值是基本一致的並且大於儀器的底噪，或者885MHz開始有平緩的下降，則可能為CDMA雜散幹擾；如果現場條件允許，也可以在GSM天饋連接測試儀表情況下，閉塞所懷疑CDMA相應扇區。閉塞後先觀察CDMA發射帶內功率變化，如果閉塞正確，則所接收的CDMA信號強度明顯下降。
[0006]從以上舉例可以發現，對於幹擾排查的傳統手段，還是主要依賴人力前往每個幹擾站點現場排查，這樣不但消耗巨大的人力成本，而且實效性差，效率低下，並對多種原因混雜的幹擾缺乏行之有效的分類判斷排查手段，缺乏較為全面、系統的幹擾原因定位及排查體系，對已有的各類判斷及定位排查方法準確性、排查效率不一。另外，當前網絡中排查上行幹擾一般從幹擾最嚴重的小區入手，對於不同類型的幹擾，受限於技術人員的水平、排查效率、後續驗證方法等影響，難以對全網所有被認為存在上行幹擾的小區做全面分析，對典型小區的定位準確率有限。[0007]目前與本發明技術原理最接近的是基於頻率分配支撐系統分析的幹擾分析定位方法。所述頻率分配支撐系統分析是一種用於頻率優化的輔助分析工具，頻率分配支撐系統分析圖像是指頻率分配支撐系統輸出的分析圖像，頻率分配支撐系統分析圖像是從這個軟體系統上獲取的。愛立信與華為均有該類型的工具，但命名有差異，如愛立信稱之為FAS圖像。現有技術的方法通過愛立信頻率分配支撐系統分析、華為頻點掃描話務統計分析，聯動相關指標，建立上行幹擾原因定位及排查系統。但是目前網絡幹擾分析存在的突出問題:
[0008]1.對多種原因混雜的幹擾缺乏行之有效的分類判斷排查手段；
[0009]2.缺乏較為全面、系統的幹擾原因定位、排查體系；
[0010]3.已有的各類判斷及定位排查方法準確性、排查效率不一。
【發明內容】
[0011]本發明實施例提供一種無線網絡幹擾的分析方法及裝置，本方案基於頻率分配支撐系統分析圖像的幹擾分析算法，建立了各種上行幹擾的濾波模型、建立了基於邊緣檢測算法的圖像邊緣提取及匹配算法，最終通過以上算法建立了一個全面的、高效的、自動化的幹擾分析定位系統。
[0012]本發明提供一種無線網絡幹擾分析的方法，包括以下步驟:
[0013] 獲取原始頻率分配支撐系統頻率分配支撐系統分析圖像；
[0014]分別對所述原始頻率分配支撐系統分析圖像進行N次幹擾特徵突出處理，獲得對應的N個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像，所述N為正整數；
[0015]通過邊緣檢測算法分別提取每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣，生成每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖；
[0016]將生成的所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖與N個標準幹擾圖分別進行匹配運算，獲得匹配後的結果；
[0017]根據所述匹配後的結果確定幹擾類型。
[0018]所述進行幹擾特徵突出處理包括:銳化或平滑所述原始頻率分配支撐系統分析圖像。
[0019]所述通過邊緣檢測算法分別提取每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣包括:分別平滑所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像，獲得對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象；通過一階偏導的有限差分計算所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值和梯度方向；通過所述梯度方向對所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值進行非極大值抑制，獲得非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像；通過雙閾值算法提取所述非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣的輪廓線。
[0020]所述分別平滑所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像包括:通過平滑算法進行平滑。
[0021]所述平滑算法為:通過高斯平滑函數進行平滑，算法如下=;
[0022]G(x, y)=f(x, y)*H(x, y);其中，G(x，y)為平滑後圖像，f (x，y)為原始圖像，H (x,y)為二維高斯平滑函數。
[0023]所述通過一階偏導的有限差分計算所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值和梯度方向包括:
[0024]計算陣列中向量(X, y)的偏導陣列m與η,算法如下:
【權利要求】
1.一種無線網絡幹擾分析的方法，其特徵在於，包括以下步驟: 獲取原始頻率分配支撐系統分析圖像； 分別對所述原始頻率分配支撐系統分析圖像進行N次幹擾特徵突出處理，獲得對應的N個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像,所述N為正整數； 通過邊緣檢測算法分別提取每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣，生成每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖； 將生成的所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖與N個標準幹擾圖分別進行匹配運算，獲得匹配後的結果； 根據所述匹配後的結果確定幹擾類型。
2.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述進行幹擾特徵突出處理包括:銳化或平滑所述原始頻率分配支撐系統分析圖像。
3.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述通過邊緣檢測算法分別提取每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣包括: 分別平滑所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像，獲得對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象； 通過一階偏導的有限差分計算所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值和梯度方向； 通過所述梯度方向對所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值進行非極大值抑制，獲得非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像；` 通過雙閾值算法提取所述非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣的輪廓線。
4.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述分別平滑所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像包括:通過平滑算法進行平滑。
5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於，所述平滑算法為:通過高斯平滑函數進行平滑，算法如下: H(s, y) = e—;
G (x, y) = f(x,y) - H(s, y)； 其中，G(x，y)為平滑後圖像，f (x, y)為原始圖像，H (x, y)為二維高斯平滑函數。
6.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述通過一階偏導的有限差分計算所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值和梯度方向包括: 計算陣列中向量(x, y)的偏導陣列m與n,算法如下:
I — I ___ I I^ 1._ I I H —丄I H — ^ 丄x ? H1 —丨工丄丨H2 —匕_1j , 通過所述偏導陣列m與n計算坐標點(m，n)的偏導數梯度幅值屮與cp2(m,Il)，算法如下: Cp1 (m,n) = f(m,!i) H:(m,n)； _2(m,n) = f(m?n) * H2(m?n)；通過所述偏導數梯度幅值φ:0-Π,η)與φ2 (m,n)計算圖像邊緣強度<p(m,n),算法如下:
7.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述通過所述梯度方向對所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值進行非極大值抑制，獲得非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像包括如下算法:
8.根據權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述通過雙閾值算法提取所述非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣的輪廓線包括: 通過雙閾值算法對所述非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像的梯度幅值使用低閾值τ I和高閾值τ 2，且2 τ I~τ 2，獲得到兩個閾值邊緣圖象Nl[ i，j ]和N2 [i，j]，通過雙閾值算法將所述N2 [i，j]的邊緣連接為輪廓線，具體為:當所述N2 [i，j]輪廓為斷開狀態時，從所述NI [i,j]的對應的位置尋找可以連接到輪廓上的邊緣，直至所述N2 [i, j]的邊緣連接為輪廓線。
9.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述N個標準幹擾圖包括:根據各種頻率分配支撐系統分析上行幹擾圖，分別建立一個與所述頻率分配支撐系統分析上行幹擾數據匹配的標準幹擾圖。
10.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述將所述線性圖與N個標準幹擾圖分別進行匹配包括:基於所述線性圖與標準幹擾圖的圖像矩陣進行匹配。
11.根據權利要求10所述的方法，其特徵在於，所述基於圖像矩陣進行匹配運算具體包括: 將所述線性圖與標準幹擾圖中的像素進行分割生成圖像矩陣，通過所述圖像矩陣獲得圖像矩陣的隸屬度函數； 所述圖像矩陣的定義包括:
12.根據權利要求11所述的方法，其特徵在於，所述基於圖像矩陣進行匹配運算還包括: 根據所述圖像矩陣集合T及圖像矩陣的隸屬度函數獲得所述圖像矩陣的向量、徑向隸屬度與角向隸屬度； 所述圖像矩陣的向量為:
13.根據權利要求12所述的方法，其特徵在於，所述基於圖像矩陣進行匹配運算進一步包括: 根據所述圖像矩陣的隸屬度函數、徑向隸屬度與角向隸屬度，計算所述圖像矩陣的隸屬度，獲得匹配結果； 所述計算所述圖像矩陣的隸屬度包括: 所述Sf和所述Si的取值範圍為[0，1)，通過高斯型隸屬函數，計算所述圖像矩陣元素匹配關係的隸屬函數Uk (x,y),
14.一種無線網絡幹擾分析的裝置，其特徵在於，包括: 圖像獲取單元，用於獲取原始頻率分配支撐系統頻率分配支撐系統分析圖像；濾波器單元，分別對所述原始頻率分配支撐系統分析圖像進行N次幹擾特徵突出處理，獲得對應的N個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像，所述N為正整數； 運算單元，用於通過邊緣檢測算法分別提取每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣，生成每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖； 圖像匹配單元，用於將生成的所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣對應的線性圖與N個標準幹擾圖分別進行匹配運算，獲得匹配後的結果； 類型確定單元，用於根據所述匹配後的結果確定幹擾類型。
15.根據權利要求14所述的裝置，其特徵在於，所述濾波器單元包括: 碼分多址CMAD幹擾低通濾波器、數字光纖射頻拉遠單元GRRU幹擾銳化濾波器、直放站幹擾選頻濾波器、強外部幹擾平滑濾波器與互調幹擾高通濾波器中至少兩個以上進行並聯。
16.根據權利要求15所述的裝置，其特徵在於，所述運算單元包括:邊緣檢測算法子單元與線性圖生成子單元。
17.根據權利要求16所述的裝置，其特徵在於，所述邊緣檢測算法子單元包括: 高斯濾波器子模塊，用於分別平滑所述每一個處理後的頻率分配支撐系統分析圖像，獲得對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象； 計算子模塊，用於通過一階偏導的有限差分計算所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度幅值和梯度方向；通過所述對應的平滑後的頻率分配支撐系統分析圖象的梯度的方向對梯度的幅值進行非極大值抑制，獲得非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像；通過雙閾值算法提取所述非極大值抑制處理後對應的頻率分配支撐系統分析圖像邊緣的輪廓線。
18.根據權利要求14所述的裝置，其特徵在於，所述圖像匹配單元包括: 圖像矩陣生成子單元，用於將所述線性圖與標準幹擾圖中的像素進行分割生成圖像矩陣集合T，通過所述圖像矩陣集合T可以得出所述圖像矩陣的隸屬度函數； 計算子單元，用於根據所述圖像矩陣集合T及圖像矩陣的隸屬度函數獲得所述圖像矩陣的向量、徑向隸屬度與角向隸屬度； 匹配子單元，用於根據所述圖像矩陣的隸屬度函數、徑向隸屬度與角向隸屬度，計算所述圖像矩陣的隸屬度，獲得匹配結果。
【文檔編號】H04B17/00GK103679681SQ201210326060
【公開日】2014年3月26日 申請日期:2012年9月6日 優先權日:2012年9月6日
【發明者】唐焯宜, 鍾錦慶, 吳寶庭, 吳榮廣, 吳兵, 黃政力, 林綱, 胡志東, 曾偉超, 李昭明, 曾昭展, 陸遠幹 申請人:億陽信通股份有限公司, 中國移動通信集團廣東有限公司