CN103067931A - 一种定位无线网络中干扰源的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种定位无线网络中干扰源的方法及装置，所述方法包括：获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；将所述干扰区域划分为多个栅格；对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合。本发明能够提高对干扰源的定位精度。

Description

一种定位无线网络中干扰源的方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种定位无线网络中干扰源的方法及装置。

背景技术

目前，无线网络干扰分析主要采用以下两种方法：

方法一

利用网络测量数据，分析网络中哪些小区存在质量问题、可能的上下行干扰和干扰类型。

这种方法一般只能将干扰源定位在小区一级，无法进一步分析小区内部不同区域的干扰情况。

即使结合移动定位技术，例如根据测量报告确定移动终端位置，进而推断网络内不同位置处的干扰情况，由于定位技术本身的精度制约，干扰分析的精度也只能达到200m×200m左右。

方法二

根据网络配置数据，采用无线信号传播模型，结合地理信息***(GIS，Geographic Information System)提供的环境地理信息，通过仿真手段，计算、分析网络内不同位置的干扰和信号分布情况；同时，为了提高传播模型的精度，采用路测数据对传播模型进行校正。

在该方法中，地理信息一般是二维而非三维的，传播模型则采用传统的经验模型，如OH(Okumara-Hata)模型、cost231模型等。在密集城区环境下，建筑物遮挡导致无线信号反射、折射、绕射，引发各类非视距(NLOS，Non Lineof Sight)传播，即使经过路测数据校正的经验传播模型也无法准确描述无线信号强度与传播距离间的关系。因此，利用经验传播模型的仿真分析手段能到达的定位精度也有限，最好也只能达到300m×300m左右。

可见，现有技术干扰分析的定位精度有限，特别是对于网外干扰(***、竞争对手的基站和直放站等)，解决其定位问题一直是一个难题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种定位无线网络中干扰源的方法及装置，以提高对干扰源的定位精度。

为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下：

一种定位无线网络中干扰源的方法，包括：

获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；

将所述干扰区域划分为多个栅格；

对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；

对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合。

上述的方法，其中，所述采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合，具体包括：

采用射线跟踪传播模型，计算该小区的基站以预设的发射功率发射时，所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目；

调整所述基站的发射功率，直到所述数目等于预设值时，得到所述栅格集合。

上述的方法，其中，所述调整所述基站的发射功率为：

当所述数目为0时，逐级增大所述基站的发射功率；

当所述数目大于所述预设值时，逐级减小所述基站的发射功率。

上述的方法，其中，还包括：

当所述目标栅格集合中的栅格数目大于1时，利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格。

上述的方法，其中，所述利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格，具体包括：

从所述干扰区域的路测扫频轨迹中，选取预定数目个路测点，并获取每个所述路测点对应的干扰信号强度；

对于所述目标栅格集合中的每个栅格，分别采用射线跟踪算法，计算从该栅格发射信号时，每个所述路测点的接收信号强度，并计算所有路测点的所述干扰信号强度与所述接收信号强度之间的均方差；

确定所述目标栅格集合中，所述均方差的最小值对应的栅格为所述目标栅格。

一种定位无线网络中干扰源的装置，包括：

干扰区域确定模块，用于获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；

栅格划分模块，用于将所述干扰区域划分为多个栅格；

第一定位模块，用于对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；

求交集模块，用于对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合。

上述的装置，其中，所述第一定位模块具体用于：

采用射线跟踪传播模型，计算该小区的基站以预设的发射功率发射时，所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目；

调整所述基站的发射功率，直到所述数目等于预设值时，得到所述栅格集合。

上述的装置，其中，所述第一定位模块具体用于：

在调整所述基站的发射功率时，当所述数目为0时，逐级增大所述基站的发射功率；当所述数目大于所述预设值时，逐级减小所述基站的发射功率。

上述的装置，其中，还包括：

第二定位模块，用于当所述目标栅格集合中的栅格数目大于1时，利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格。

上述的装置，其中，所述第二定位模块具体用于：

从所述干扰区域的路测扫频轨迹中，选取预定数目个路测点，并获取每个所述路测点对应的干扰信号强度；

对于所述目标栅格集合中的每个栅格，分别采用射线跟踪传播模型，计算从该栅格发射信号时，每个所述路测点的接收信号强度，并计算所有路测点的所述干扰信号强度与所述接收信号强度之间的均方差；

确定所述目标栅格集合中，所述均方差的最小值对应的栅格为所述目标栅格。

与现有技术相比，本发明采用了射线跟踪传播模型来对无线网络中的干扰源进行定位，由于射线跟踪传播模型考虑了无线信号非视距传播，计算精度高，适用于密集城区等复杂环境。

附图说明

图1为根据本发明实施例的定位无线网络中干扰源的方法流程图；

图2为本发明实施例中栅格划分的示意图；

图3为根据本发明实施例的定位无线网络中干扰源的装置结构图。

具体实施方式

在复杂密集城区环境下，无线信号有四种传播方式：直射、反射、散射和绕射。OH、COST231等传统经验型无线传播模型由于无法准确分析、计算信号的反射、绕射等非视距传播特征，计算精度不高，预测误差较大。具体来说，这种传播模型预测的接收信号强度均方差一般在10dB左右，其定位精度只能达到300m×300m左右。

射线跟踪传播模型考虑了无线信号非视距传播，计算精度高，适用于密集城区等复杂环境。具体来说，采用射线跟踪模型得到的小区接收信号强度和实际测试接收信号强度均方差可做到3dB左右，其定位精度能够达到30m×30m左右。

基于此，本发明实施例采用射线跟踪传播模型来对无线网络中的干扰源进行定位，能够较大的提高对干扰源的定位精度。

为便于更好的理解本发明的实施例，这里首先对射线跟踪传播模型进行简单介绍。

射线跟踪传播模型基于无线信号高频场的“局部性”，将从发射源(如基站)辐射出的无线信号看成射线/射线束，射线能量在各自独立的射线管内进行传播。信号传播过程简化为直射、反射及绕射；利用电子地图提供的传播环境中3D建筑物信息，搜索追踪从发射点到接收点之间所有可能的信号播路径，计算每条路径上的信号传播损耗和接收点场强，将同一接收点处到达的所有路径的场强进行矢量叠加，得到接收点处总的接收场强和信号强度。

射线跟踪分为正向射线跟踪和反向射线跟踪。在正向射线跟踪过程中，基站等发射源向周围空间均匀发出若干射线，从源点出发，分别跟踪每条射线的传播路径，在接收点处判断射线束对接收点处场强的贡献大小。

反向射线跟踪由接收点/场点出发，反向追踪每一条从源点到达场点的可能的路径，并忽略那些到达场点时场强很小的和对定位精度影响很小的传播路径。一般来说经过两次绕射后的射线可以忽略不计的。反向射线跟踪首先要寻找源点可见的面表和劈表，场点可见的面表和劈表，以及源点和场点共同可见的面表和劈表，然后追踪射线的反射、绕射情况，得到最终的计算结果。

基于上述射频跟踪传播模型，本发明实施例提供如下的定位无线网络中干扰源的方法及装置

参照图1，本发明实施例的定位无线网络中干扰源的方法可以包括如下步骤：

步骤101：获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；

步骤102：将所述干扰区域划分为多个栅格；

步骤103：对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；

步骤104：对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合；

步骤105：当所述目标栅格集合中的栅格数目大于1时，利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格。

其中，步骤105为可选步骤。因为在完成步骤104之后，就得到了干扰源所在的目标栅格集合，如果所述目标栅格集合中的栅格数等于1，那么该栅格即为干扰源所在的目标栅格；如果所述目标栅格集合中的栅格数大于1，一般而言，其栅格数不会太多，那么采取人工排除的方式也容易获得干扰源所在的目标栅格。

在步骤101中，可以根据网络测量数据，来获取受到干扰最强的多个小区，然后，根据所述多个小区就能够确定一个大致的干扰区域，例如，将所述多个小区的方向图相与，得到所述干扰区域。

另外，还可以根据网络测量数据，并结合OH、COST231等传统无线传播模型，来初步定位所述干扰区域。例如，通过邻小区支持(Neighboring CellSupport，NCS)数据、路测扫频数据，结合测量报告记录(Measurement ReportRecording，MRR)、频率分配支持(Frequency Allocation Support，FAS)、空闲信道测量(Idle Channel Measurements，ICM)数据，可以初步得到受到干扰的小区有哪些，通过在地图上显示这些小区所在的位置，并结合传统的传播模型，就能够得到这些小区的干扰来源，从而定位所述干扰区域。

目前这种方法的定位精度主要依赖于时间提前量(Timing Advance，TA)，TA是每550米一个尺度，TA＝0对应0～550米，TA＝1对应550～1100米，......，所以这种方法的定位精度难以提高，初步定位的干扰区域的范围大致为500m×500m左右。

在本实施例中，是根据3-5个基站小区(CELL1、CELL2、CELL3、CELL4、CELL5)收到的上行干扰MRR、FAS、ICM数据，提取受到干扰最强的3-4个小区，并以此初步定位500m×500m左右的干扰区域。

以下对上述几种测量数据分别进行介绍。

(1)NCS

根据NCS统计结果能够得到小区的被干扰系数，主要是应用其相对信号强度测量功能提取同频干扰因子C/I＜9、邻频干扰因子C/A＜-9的数据，在小区之间形成干扰矩阵，根据所述干扰矩阵计算小区频率的干扰系数。干扰系数可分为被干扰系数和干扰源系数。被干扰系数就是受到邻区同、邻频干扰的话务比例，单位为百分比；干扰源系数就是该小区作为邻区，对其他邻区产生的同、邻频干扰的话务比例，单位为百分比。

取到上述用指令做的NCS测量结果文件后，用相关工具对结果文件进行处理，得到计算干扰因子等需要的NCS统计数据。再配合主小区、邻小区的频率情况即可以计算主邻小区的被干扰系数和干扰源系数。

其中，主小区的C/I、C/A的计算公式为：

主小区被一个邻区干扰的系数由C/I干扰因子、C/A干扰因子和主小区的频点数组成，公式如下所示：

主小区的被干扰总系数为所有邻区干扰系数之和，公式如下所示：

上述公式中：

邻区指的是实际能够测量到的广播控制信道(Broadcast Control Channel，BCCH)频点小区，含定义(DEF)和未定义(UNDEF)两部分；

RepArfcn为邻区的测量报告总数，来源于上述NCS的统计数据；

TimesRelSS和TimesRelSS2分别对应C/I和C/A的相对信号强度计数器，来源于上述NCS的统计数据；

同频频点数、邻频频点数、邻区总频点数来源于小区定义数据(Cell DesignData，CDD)中频率数据，CDD的时间要和NCS测量的时间保持一致。

根据NCS分析后的被干扰系数数据，取主小区被干扰总系数排名前5～10位的主小区，主小区对应的干扰邻区则取排名前2位的被干扰系数系数对应的邻小区，并将这些小区作为所需要的受到干扰严重的小区。

(2)MRR

1.筛选出上行平均信号强度＞＝-85并且上行语音质量＜＝-90的小区。

2.筛选出下行平均信号强度＞＝-85并且下行语音质量＜＝-90的小区。

取1、2两者的小区按照上、下行语音质量从小到大排序(值越小干扰越大)，得到所需要的受到干扰严重的小区。

(3)FAS

取测量频点为小区在用的频点并且avMedian-110＞＝-95(avMedian：测量周期中所有干扰电平样本的平均值)的小区，按照avMedian从大到小排序(值越大干扰越大)，得到所需要的受到干扰严重的小区.

(4)ICM

取(ICM1+ICM2+ICM3)/(ICM1+ICM2+ICM3+ICM4+ICM5)＞＝50％的小区筛选出来，从大到小排序(值越大网外干扰越大)，得到所需要的受到干扰严重的小区。ICM的含义如下表所示：

干扰带等级	电平值范围
		ICM1	-110～-100dBm
ICM2	-100～-95dBm
		ICM3	-95～-90dBm
ICM4	-90～-85dBm
		ICM5	-85～-47dBm

对上述根据NCS、MRR、FAS、ICM数据分别得到的结果进行合并分析，能够提取受到干扰最强的3-4个小区。合并方法例如，将同时出现在上述4个结果中的小区最为受到干扰最强的小区；或者，将出现在上述4个结果中次数较多的小区最为受到干扰最强的小区。

在本实施例中，假设得到的受到干扰最强的4个小区为：CELL1、CELL2、CELL3、CELL4。

在步骤102中，将初步定位的干扰区域划分为多个栅格G(i，j)，i是经度，j是纬度。如前所述，本发明实施例采用的射线跟踪传播模型的定位精度高于现有的传统经验传播模型。

另外，在射线跟踪传播模型中，还可以通过增加射线密度来提高跟踪精度，这样运算量会增大。基站发出一条射线line(θ，Φ)，θ和Φ分别为line的水平角度、垂直角，该射线经过直射、反射、绕射，到达距该基站一定范围内某个栅格G(i，j)。通过调整θ和Φ变量的密度，可以确保干扰区域被分成一个个大小为30m×30m左右的地理栅格后，每个栅格中都有一个及以上的信号预测点。

对干扰区域的栅格划分可以参照对基站的覆盖区域的栅格划分，参照图2，具体如下：

根据覆盖边界信号强度门限值，如-100dbm，确定小区覆盖边界，例如半径R₀＝1200m；指定以小区方位角为对称轴的覆盖角度范围Φ₀，如90度。

根据参数R₀和Φ₀，将基站小区的覆盖范围划分为多个长度为L×L的栅格，此处根据干扰分析的精度要求，可以取L＝30m。

当R0＝1200m，Φ0＝90度时，栅格个数约有：

$\frac{{(\mathrm{\π}\×R_0)}^2}{{\left(\mathrm{Len}\right)}^2}\×\frac{{\mathrm{\φ}}_0}{360}$

$=(3.14*1200*1200)\÷(30\×30)\×90\÷360$

$=4521600\÷900\×90\÷360$

$\≈1256$

在步骤103中，对于每个小区，采用射线跟踪传播模型，计算该小区的基站以预设的发射功率发射时，所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目，并不断调整所述发射功率进行计算，直到所述数目等于预设值。由于干扰源的发射功率未知，可以先以0.5w或1w作为发射功率，然后采用一收敛算法，来保证所述数目等于预设值，例如5。具体地：

当所述数目为0时，逐级增大所述基站的发射功率，并计算所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目，直到所述数目增加到预设值时停止；

当所述数目大于所述预设值时，逐级减小所述基站的发射功率并计算所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目，直到所述数目降低到预设值时停止。

例如，当推算落入干扰区域的干扰栅格数等于0时，发射信号强度P(t)增加ΔP为P(t)＝P(t)+ΔP，ΔP为1dB，2dB，3dB，4dB......直到有3-5个干扰栅格落入干扰区域内为止；

当推算落入干扰区域的干扰栅格数大于5时，发射信号强度P(t)减少ΔP为P(t)＝P(t)-ΔP，ΔP为1dB，2dB，3dB，4dB......直到有3-5个干扰栅格落入干扰区域内为止。

每个小区对应的栅格集合(即落入干扰区域的干扰栅格)用如下式子表示：

CELL1＝∑G(ia，ja)其中a＝1，2，...，5

CELL2＝∑G(ib，jb)其中b＝1，2，...，5

CELL3＝∑G(ic，jc)其中c＝1，2，...5

CELL4＝∑G(id，jd)其中d＝1，2，...5

以下介绍本步骤中所采用的根据射线跟踪传播模型计算栅格的接收功率的方法。

假定对某个基站小区cellID，从该基站发出一条射线line(θ，Φ)，θ和Φ分别为line的水平角度、垂直角，该射线经过直射、反射、绕射，到达距该基站一定范围内某个栅格G(i，j)，按照如下步骤计算G(i，j)接收到的来自于line(θ，Φ)的信号接收功率：

步骤S1：从基站小区表中，找到cellID的有效全向辐射功率(EffectiveIsotropic Radiated Power，EiRP)：

EiRP＝基站cellID的发射功率P_t0-馈线/合路器损耗+天线最大方向上的增益，其单位为dbm。

步骤S2：从小区表中找到cellID的水平方位角Dir和垂直下倾角Tilt，根据射线line(θ，Φ)的水平增益图和垂直增益图，计算由于line的方向θ和Φ偏离天线的水平方位角Dir和垂直下倾角Tilt而导致的损耗，得到line从天线端发出时的发射功率(单位dbm)：

dbmP_t＝EiRP-HLoss(Dir，θ)-VLoss(Tilt，Φ)

说明：

各小区天线型号、天线水平增益图、垂直增益图需作为配置数据提供，是已知的；

对水平方向产生的天线衰减，计算射线line的θ与小区天线水平方位角Dir间的差值|Dir-θ|，代入水平增益图模型，得到水平衰减增益HLoss(Dir，θ)；

类似地，根据|Tilt-Φ|，可计算垂直衰减增益VLoss(Tilt，Φ)。

步骤S3：将以dbm为单位的天线端发射功率dbmP_t转换为以W为单位的天线端发射功率wP_t

dbmP_t＝10lg(wP_t×10³)

＝30+10lg(wP_t)

lg(wP_t)＝(dbmP_t-30)/10

由上式得到wP_t的具体值：

${\mathrm{wP}}_t={10}^{({\mathrm{dbm}P}_t-30)/10}$

步骤S4：跟踪射线line(θ，Φ)从基站cellID的天线端到栅格G(i，j)的路径，G(i，j)收到的来自于line(θ，Φ)的接收功率为：

$\mathrm{Pr}\left(\mathrm{line}\right)={\left(\frac{\mathrm{\λ}}{4\mathrm{\Π}}\right)}^2\frac{{\mathrm{wP}}_t}{{\left(\mathrm{dis}(\mathrm{cellid},G(i,j))\right)}^2}\underset{u=1}{\overset{m}{\mathrm{\Π}}}{\left(R_u\right)}^2\underset{v=1}{\overset{n}{\mathrm{\Π}}}{\left(T_v\right)}^2$

其中：

波长λ，单位m；

计算方法λ＝c/f，c＝3×10⁵km/s＝3×10⁸m/s；f为频率，如900M，单位Hz。

当f＝900MHz＝900×10⁶Hz＝9×10⁸Hz时，

其波长λ₉₀₀为λ₉₀₀＝3×10⁸m/s÷(9×108Hz)＝1/3m＝0.333m，

对于GSM 1800网络，当f＝1800时，λ₁₈₀₀＝λ₉₀₀/2＝0.1665m

∏：圆周率，3.1415926

dis(cellid，G(i，j))：

射线line(θ，Φ)从基站cellID的天线端到栅格G(i，j)的路径总长度，单位为m。该路径由直射、反射、绕射等多条路径组成

R_u：传播路径上，发生第u次反射时的反射系数。假设共发生m次反射，反射系数与反射角度有关。

T_v：传播路径上，发生第v次绕射时的绕射系数。假设共发生n次绕射。绕射系数与绕射角度有关。

假设共有n条从cellid到G(i，j)的传播路径。通过上述方式，计算得到G(i，j)收到的来自于cellid的每条传播路径line_k(θ_k，Φ_k)的接收功率P_r(line_k)(单位w)，将其相加，得到G(i，j)从cellid接收到的总接收功率P_r(cellid，G(i，j))：

$\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{P}_r\left({\mathrm{line}}_k({\mathrm{\θ}}_k,{\mathrm{\Φ}}_k)\right),$ 单位w。

按下述公式，将单位为W的P_r(cellid，G(i，j))转换为单位为dbm的接收功率：

dbmPr(cellid，G(i，j))＝10lg{Pr(cellid，G(i，j))×10³}，单位dbm。

在步骤104，对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合DIM：

DIM＝∑G(ia，ja)∩∑G(ib，jb)∩∑G(ic，jc)∩∑G(id，jd)

当集合DIM中的栅格个数为1时，该栅格即为干扰源所在的目标栅格；当集合DIM中的栅格个数大于1时，例如，其包括4个干扰栅格DIM1，DIM2，DIM3，DIM4，则可以继续执行步骤105，来进一步定位哪一个栅格是最可能的干扰源。

步骤105中，所述利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格包括：

从所述干扰区域的路测扫频轨迹中，选取预定数目个路测点，并获取每个所述路测点对应的干扰信号强度；

对于所述目标栅格集合中的每个栅格，分别采用射线跟踪算法，计算从该栅格发射信号时，每个所述路测点的接收信号强度，并计算所有路测点的所述干扰信号强度与所述接收信号强度之间的均方差；

确定所述目标栅格集合中，所述均方差的最小值对应的栅格为所述目标栅格。

举例如下：

首先，从干扰区域的扫频路测轨迹中，挑选4个路测点干扰信号强度{INT1，INT2，INT3，INT4}

然后，利用射线跟踪方法，分别从DIM1，DIM2，DIM3，DIM4推算4个路测点的信号电平：

DIM1{rxleve1，rxleve2，rxleve3，rxleve4}

DIM2{rxleve1，rxleve2，rxleve3，rxleve4}

DIM3{rxleve1，rxleve2，rxleve3，rxleve4}

DIM4{rxleve1，rxleve2，rxleve3，rxleve4}

最后，从DIM1，DIM2，DIM3，DIM4推算的4个路测点的信号电平，与扫频路测轨迹的实际干扰信号强度{INT1，INT2，INT3，INT4}做比较，以扫频数据和推算数据之间均方差最小值的DIM为干扰源所在的目标栅格。

其中，扫频数据和推算数据之间的均方差为：

SDIM1＝((rxleve1-INT1)∧2+(rxleve2-INT2)∧2+(rxleve3-INT3)∧2+(rxleve4-INT4)∧2)/4)的平方根。

SDIM2、SDIM3、SDIM4的计算方法类似。

则4个点扫频数据和推算数据之间均方差之和最小值＝MIN{SDIM1，SDIM2，SDIM3，SDIM4}对应的DIM为干扰源所在的目标栅格。

对应于上述定位无线网络中干扰源的方法，本发明实施例还提供一种定位无线网络中干扰源的装置。

参照图3，所述装置可以包括如下模块：

干扰区域确定模块10，用于获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；

栅格划分模块20，用于将所述干扰区域划分为多个栅格；

第一定位模块30，用于对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；

求交集模块40，用于对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合。

其中，所述第一定位模块具体用于：

采用射线跟踪传播模型，计算该小区的基站以预设的发射功率发射时，所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目；

调整所述基站的发射功率，直到所述数目等于预设值时，得到所述栅格集合。

其中，所述调整所述基站的发射功率为：

当所述数目为0时，逐级增大所述基站的发射功率；

当所述数目大于所述预设值时，逐级减小所述基站的发射功率。

优选地，所述装置还包括：

第二定位模块(图未示)，用于当所述目标栅格集合中的栅格数目大于1时，利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格。

其中，所述第二定位模块具体用于：

从所述干扰区域的路测扫频轨迹中，选取预定数目个路测点，并获取每个所述路测点对应的干扰信号强度；

对于所述目标栅格集合中的每个栅格，分别采用射线跟踪传播模型，计算从该栅格发射信号时，每个所述路测点的接收信号强度，并计算所有路测点的所述干扰信号强度与所述接收信号强度之间的均方差；

确定所述目标栅格集合中，所述均方差的最小值对应的栅格为所述目标栅格。

综上所述，本发明实施例采用了射线跟踪传播模型来对无线网络中的干扰源进行定位，由于射线跟踪传播模型考虑了无线信号非视距传播，计算精度高，适用于密集城区等复杂环境，其定位精度能够达到30m×30m左右。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种定位无线网络中干扰源的方法，其特征在于，包括：

获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；

将所述干扰区域划分为多个栅格；

对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；

对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合，具体包括：

采用射线跟踪传播模型，计算该小区的基站以预设的发射功率发射时，所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目；

调整所述基站的发射功率，直到所述数目等于预设值时，得到所述栅格集合。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调整所述基站的发射功率为：

当所述数目为0时，逐级增大所述基站的发射功率；

当所述数目大于所述预设值时，逐级减小所述基站的发射功率。

4.如权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述目标栅格集合中的栅格数目大于1时，利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格，具体包括：

从所述干扰区域的路测扫频轨迹中，选取预定数目个路测点，并获取每个所述路测点对应的干扰信号强度；

对于所述目标栅格集合中的每个栅格，分别采用射线跟踪算法，计算从该栅格发射信号时，每个所述路测点的接收信号强度，并计算所有路测点的所述干扰信号强度与所述接收信号强度之间的均方差；

确定所述目标栅格集合中，所述均方差的最小值对应的栅格为所述目标栅格。

6.一种定位无线网络中干扰源的装置，其特征在于，包括：

干扰区域确定模块，用于获取受到干扰最强的多个小区，根据所述多个小区确定一干扰区域；

栅格划分模块，用于将所述干扰区域划分为多个栅格；

第一定位模块，用于对于所述多个小区中的每个小区，分别采用射线跟踪传播模型，确定所述干扰区域中对该小区造成干扰的栅格集合；

求交集模块，用于对各小区对应的栅格集合取交集，得到干扰源所在的目标栅格集合。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一定位模块具体用于：

采用射线跟踪传播模型，计算该小区的基站以预设的发射功率发射时，所述干扰区域中接收功率大于预设的功率门限的栅格的数目；

调整所述基站的发射功率，直到所述数目等于预设值时，得到所述栅格集合。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一定位模块具体用于：在调整所述基站的发射功率时，当所述数目为0时，逐级增大所述基站的发射功率；当所述数目大于所述预设值时，逐级减小所述基站的发射功率。

9.如权利要求6、7或8所述的装置，其特征在于，还包括：

第二定位模块，用于当所述目标栅格集合中的栅格数目大于1时，利用路测扫频数据确定干扰源所在的目标栅格。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二定位模块具体用于：

从所述干扰区域的路测扫频轨迹中，选取预定数目个路测点，并获取每个所述路测点对应的干扰信号强度；

对于所述目标栅格集合中的每个栅格，分别采用射线跟踪传播模型，计算从该栅格发射信号时，每个所述路测点的接收信号强度，并计算所有路测点的所述干扰信号强度与所述接收信号强度之间的均方差；

确定所述目标栅格集合中，所述均方差的最小值对应的栅格为所述目标栅格。

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