[发明专利]一种干扰源定位方法和装置在审
申请号: | 202011561496.1 | 申请日: | 2020-12-25 |
公开(公告)号: | CN114697969A | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 黄剑锋 | 申请(专利权)人: | 北京神州泰岳软件股份有限公司 |
主分类号: | H04W12/122 | 分类号: | H04W12/122;H04W12/128;H04W64/00 |
代理公司: | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人: | 权鲜枝 |
地址: | 100080 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 干扰 定位 方法 装置 | ||
1.一种干扰源定位方法,其特征在于,包括:
获取监测区域内移动终端的驻留特征,根据所述驻留特征确定出待处理小区;
根据预设的区域划分模型确定待处理小区对应的位置关联小区簇,并根据所述位置关联小区簇得到被干扰小区簇;
根据被干扰小区簇中各小区内移动终端情况,确定干扰源的位置。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述驻留特征确定出待处理小区,包括:
根据移动终端的驻留特征从所述移动终端中筛选出被干扰后进入第一制式网络的各个参考移动终端;
根据各个参考移动终端所在的小区确定出N个待处理小区,N为大于1的自然数。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述区域划分模型包括位置关联区和与位置关联区对应的第一筛选规则,第一筛选规则指示满足第一被干扰条件且位于该位置关联区内的小区为该位置关联区的位置关联小区,所述第一被干扰条件包括参考移动终端的增量大于第一增量阈值,和/或参考移动终端的增量占比大于第一占比阈值;
根据预设的区域划分模型确定待处理小区对应的位置关联小区簇,包括:
将以每个待处理小区的中心位置为圆心,以干扰距离为半径确定的圆形区域作为每个待处理小区的位置关联区,根据所述第一筛选规则得到每个待处理小区对应的初始位置关联小区簇;
对所述N个待处理小区对应的初始位置关联小区簇进行小区去重处理,并对去重后的初始位置关联小区簇进行分类处理,得到一个或多个位置关联小区簇。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述区域划分模型还包括第二筛选规则,第二筛选规则指示满足第二被干扰条件的小区为被干扰小区,所述第二被干扰条件包括预判小区内的参考移动终端的增量大于第二增量阈值,和/或参考移动终端的增量占比大于第二占比阈值;
根据所述位置关联小区簇得到被干扰小区簇,包括:
获取每个位置关联小区簇中的参考移动终端数量,并将参考移动终端数量最大的M个位置关联小区簇作为预判小区簇,M为小于N的自然数;
根据所述第二筛选规则对M个预判小区簇进行小区筛选,得到被干扰小区簇。
5.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述区域划分模型还包括第三筛选规则,第三筛选规则指示满足第三被干扰条件的小区为被干扰小区;
根据所述位置关联小区簇得到被干扰小区簇,包括:
获取每个位置关联小区簇中的参考移动终端数量,并将参考移动终端数量最大的M个位置关联小区簇作为预判小区簇,M为小于N的自然数;
获取位于预判小区簇中的每个预判小区所关联的参考小区,得到所述参考小区的劣化特征,所述参考小区为位于以所述预判小区为中心、以所述干扰距离为半径的范围内的所有非预判小区;
根据所述第三筛选规则对M个预判小区簇进行小区筛选,得到被干扰小区簇。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述劣化特征包括网络质量劣化特征、业务质量劣化特征和综合劣化特征,所述第三被干扰条件包括预判小区内的参考移动终端的增量大于第二增量阈值,和/或参考移动终端的增量占比大于第二占比阈值,以及包括预判小区关联的网络质量劣化特征降低到网络质量劣化阈值的参考小区的增量大于第三增量阈值,和/或业务质量劣化特征降低到业务质量劣化阈值的参考小区的增量占比大于第三增量占比阈值,和/或综合劣化特征降低到综合劣化阈值的参考小区的增量大于第四增量阈值。
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