CN113382436B - 小区间干扰检测方法及装置 - Google Patents

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CN113382436B CN202010158260.7A CN202010158260A CN113382436B CN 113382436 B CN113382436 B CN 113382436B CN 202010158260 A CN202010158260 A CN 202010158260A CN 113382436 B CN113382436 B CN 113382436B
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Abstract

本发明实施例提供一种小区间干扰检测方法及装置，所述方法包括：基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。本发明实施例提供的小区间干扰检测方法及装置，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。

Description

小区间干扰检测方法及装置
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种小区间干扰检测方法及装置。
背景技术
小区间干扰的检测对于网络优化至关重要，通过对小区间干扰的检测，确定对网络造成危害最大、干扰程度最强的小区，以便及时采取干扰抑制措施提高网络的通信效率。
现有技术中，主要通过样本类测量报告(Measurement Report Original，MRO)来确定***下行小区间的干扰，具体来说，是通过MRO数据计算任意两小区间的覆盖相关系数，通过该覆盖相关系数来衡量两个小区间的干扰程度。
邻区i与本小区之间的覆盖相关系数定义为：邻区i的参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)与本小区的RSRP之差的绝对值大于NdB的采样点数/本小区的总采样点数(N可根据实际情况调整)。
但是，实际应用中，环境复杂，现有方案根据MRO中RSRP强度评估两个小区间的下行干扰，考虑电平差值和采样点数，导致小区间干扰检测的结果并不准确。
发明内容
本发明实施例提供一种小区间干扰检测方法及装置，用于解决现有技术中的上述技术问题。
为了解决上述技术问题，一方面，本发明实施例提供一种小区间干扰检测方法，包括：
基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
进一步地，所述确定小区i对其邻区j的干扰系数之后，还包括：
根据小区i对其所有邻区的干扰系数，确定小区i对整个网络的干扰程度。
进一步地，当基于目标方向相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
获取所述目标方向相关系数。
进一步地，当基于目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
获取所述目标距离相关系数。
进一步地，当基于目标方向相关系数和目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
分别获取所述目标方向相关系数和所述目标距离相关系数。
进一步地，所述获取所述目标方向相关系数，具体包括：
获取小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，其中，小区i的方向编码值为小区i的方向角所在伞区的编码值，邻区j的方向编码值为邻区j的方向角所在伞区的预设编码值，小区i所在平面被预先划分为若干个大小相等的伞区，邻区j所在平面也被预先划分为相同个数的大小相等的伞区；
基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定所述目标方向相关系数。
进一步地，所述获取所述目标距离相关系数，具体包括：
获取小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距；
根据小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距，确定所述目标距离相关系数。
另一方面，本发明实施例提供一种小区间干扰检测装置，包括：
干扰系数确定模块，用于基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
干扰程度确定模块，用于根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
再一方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现上述第一方面提供的方法的步骤。
又一方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述第一方面提供的方法的步骤。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法及装置，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
附图说明
图1为本发明实施例提供的小区间干扰检测方法示意图；
图2为本发明实施例提供的小区的方向编码原理示意图；
图3为本发明实施例提供的小区的平均站间距计算原理示意图；
图4为本发明实施例提供的小区间干扰检测装置示意图；
图5为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
现有技术中，基于小区的位置分布，根据终端UE上报的MRO中的主小区和邻区电平差值及采样点数，结合邻区距离计算任意两小区间的覆盖相关系数，并根据覆盖相关系数衡量小区在网络内的对其他小区的干扰情况，以及受到网络内其它小区的干扰情况。
但是，在实际中，随着小区方向不同，距离不同，同样的相关性的邻区，对网络造成的危害和干扰程度不一样，现有的技术方案无法进一步准确表征小区间的干扰程度。
针对上述技术问题，本发明实施例在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，来解决小区间干扰不准确的技术问题。
图1为本发明实施例提供的小区间干扰检测方法示意图，如图1所示，本发明实施例提供一种小区间干扰检测方法，其执行主体为小区间干扰检测装置。该方法包括：
步骤S101、基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数。
具体来说，在本发明实施例中，以干扰系数来衡量小区对目标对象的干扰程度。例如，以小区i对其邻区j的干扰系数衡量小区i对其邻区j的干扰程度，以小区i对整个网络的干扰系数衡量小区i对整个网络的干扰程度。
在确定小区i对其邻区j的干扰程度时，首先需要在小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数的基础上，结合小区i与其邻区j之间的方向相关系数和/或小区i与其邻区j之间的距离相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数。
例如，可以根据覆盖相关系数，结合方向相关系数，确定干扰系数。计算公式如下：
Pij＝ρ覆盖×ρ方向
其中，Pij小区i对其邻区j的干扰系数，ρ覆盖小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数，ρ方向小区i与其邻区j之间的方向相关系数。
也可以根据覆盖相关系数，结合距离相关系数，确定干扰系数。计算公式如下：
Pij＝ρ覆盖×ρ距离
其中，Pij小区i对其邻区j的干扰系数，ρ覆盖小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数，ρ距离小区i与其邻区j之间的距离相关系数。
还可以根据覆盖相关系数，结合方向相关系数和距离相关系数，确定干扰系数。计算公式如下：
Pij＝ρ覆盖×ρ方向×ρ距离
其中，Pij小区i对其邻区j的干扰系数，ρ覆盖小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数，ρ方向小区i与其邻区j之间的方向相关系数，ρ距离小区i与其邻区j之间的距离相关系数。
覆盖相关系数可根据现有的算法直接获取。例如，小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数性定义为：邻区j的RSRP接收信号码功率与小区i的RSRP接收信号码功率强度差的绝对值大于NdB的采样点数/小区i的总样本点数(N可根据实际情况调整)。
方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响。距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响。
步骤S102、根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
具体来说，在确定小区i对其邻区j的干扰系数之后，即可根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度，干扰系数值越大，表征干扰程度越大，反之，干扰系数值越小，表征干扰程度越小。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，进一步地，所述确定小区i对其邻区j的干扰系数之后，还包括：
根据小区i对其所有邻区的干扰系数，确定小区i对整个网络的干扰程度。
具体来说，在本发明实施例中，在确定小区i对其邻区j的干扰系数之后，逐个确定小区i对其他每一邻区的干扰系数。
再根据小区i对其所有邻区的干扰系数，确定小区i对整个网络的干扰程度。
小区i对整个网络的干扰系数的计算方法如下：
Figure BDA0002404863490000061
其中，Pi为小区i对整个网络的干扰系数，Pij为小区i对其邻区j的干扰系数，osoverj为邻区j的重叠覆盖度，n为小区i的邻区个数。
通过单个小区对整个网络的干扰系数的计算分析，可以得出整个网络中干扰较大需要优先调整的小区。这样从微观小区到宏观网络整体就建立了一套完整的分析方法。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，进一步地，当基于目标方向相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
获取所述目标方向相关系数。
具体来说，在本发明实施例中，当基于目标方向相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，在确定小区i对其邻区j的干扰系数之前，还包括获取小区i对其邻区j的方向相关系数。
例如，可以先获取小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，其中，小区i的方向编码值为小区i的方向角所在伞区的编码值，邻区j的方向编码值为邻区j的方向角所在伞区的预设编码值，小区i所在平面被预先划分为若干个大小相等的伞区，邻区j所在平面也被预先划分为相同个数的大小相等的伞区。然后，再基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定小区i对其邻区j的方向相关系数。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，进一步地，当基于目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
获取所述目标距离相关系数。
具体来说，在本发明实施例中，当基于目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，在确定小区i对其邻区j的干扰系数之前，还包括获取小区i对其邻区j的距离相关系数。
例如，可以先获取小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距。然后，再根据小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距，确定小区i对其邻区j的距离相关系数。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，进一步地，当基于目标方向相关系数和目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
分别获取所述目标方向相关系数和所述目标距离相关系数。
具体来说，在本发明实施例中，当基于目标方向相关系数和目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，在确定小区i对其邻区j的干扰系数之前，还包括获取小区i对其邻区j的方向相关系数和小区i对其邻区j的距离相关系数。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，进一步地，所述获取所述目标方向相关系数，具体包括：
获取小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，其中，小区i的方向编码值为小区i的方向角所在伞区的编码值，邻区j的方向编码值为邻区j的方向角所在伞区的预设编码值，小区i所在平面被预先划分为若干个大小相等的伞区，邻区j所在平面也被预先划分为相同个数的大小相等的伞区；
基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定所述目标方向相关系数。
具体来说，在本发明实施例中，通过如下方法获取小区i与其邻区j之间的方向相关系数。
图2为本发明实施例提供的小区的方向编码原理示意图，如图2所示，首先，将小区所在平面的360度的范围划分为若干个大小相等的伞区，并对伞区进行编码。
由于目前绝大多数宏站天线的半功率角为65度，为了降低工参不准的影响，图2中提出将每个小区所在360度范围划分为6个60度的扇形区域，外观如普通的雨伞，每个区域称为一个伞区。同时以一对小区之间的连线(图中的虚线)所在的伞区作为主伞区，按照顺时针或者逆时针的顺序对每一伞区进行编码，编码值依次为2、1、-1、-2、-1、1。
然后，分别判断小区i的方向编码值Ni和小区j的方向编码值Nj。小区i的方向编码值为小区i的方向角所在伞区的编码值，邻区j的方向编码值为邻区j的方向角所在伞区的预设编码值。
如图2所示，小区i的方向角(图中的虚线箭头表示)所在的伞区编码值为2，小区j的方向角(图中的实线箭头表示)所在的伞区编码值也为2。
然后，根据小区i的方向编码值Ni和小区j的方向编码值Nj判断两小区干扰影响关系。
如图2所示，当Ni<0，Nj<0时，两小区背向，此时两个小区在不考虑散射等因素情况下，认为没有相互干扰影响。同时根据Ni，Nj的不同，可以判定小区i和小区j之间的相互干扰关系如下：
Figure BDA0002404863490000091
最后，基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定目标方向相关系数。计算公式如下：
Figure BDA0002404863490000092
其中，ρ方向为小区i与小区j之间的方向相关系数，Ni为小区i的方向编码值，Nj为小区j的方向编码值，α为小区i的方向因子，β为小区j的方向因子，α、β均大于0且小于0.5。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，进一步地，所述获取所述目标距离相关系数，具体包括：
获取小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距；
根据小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距，确定所述目标距离相关系数。
具体来说，在本发明实施例中，通过如下方法获取小区i与其邻区j之间的距离相关系数。
距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响，两小区之间的距离越近，则说明两小区越可能存在正常的覆盖交叠关系，距离相关系数越小；相反，两小区之间的距离越远，则距离相关系数越大。可以使用两小区之间的距离除以主覆盖小区的平均站间距作为距离相关系数，计算公式如下：
ρ距离＝dij/dj
其中，ρ距离为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，dij为小区i与其邻区j之间的距离，dj为的邻区j的平均站间距。
图3为本发明实施例提供的小区的平均站间距计算原理示意图，如图3所示，小区的平均站间距计算采用的是方向角法，根据小区方位角与搜索角宽度(搜索角度默认值为120度)以及小区最大覆盖距离生成小区扇形，得到扇形内基站；根据设置的搜索半径及步径，获取选距离最近的3个基站，计算其与目标小区的距离进行平均，即为目标小区的平均站间距。
实际应用中，有部分超远小区导致距离系数非常高，影响本方法提出的单个小区或整体网络进行干扰小区影响评估，因此考虑需要将距离系数的数量级与方向系数的数量级进行统一，同时考虑到近处小区距离增长的影响较远处小区距离增长的影响要大，因此在距离系数的计算中引入指数函数来调整距离系数的取值范围，修改后具体公式如下：
Figure BDA0002404863490000101
其中，其中，ρ＇距离为小区i与其邻区j之间的距离相关系数的修正值，dij为小区i与其邻区j之间的距离，dj为的邻区j的平均站间距，a为预设常数。
本发明实施例提供的小区间干扰检测方法，在覆盖相关系数的基础上，通过加入距离相关系数和/或方向相关系数，准确全面地评估每个小区之间的干扰情况。
基于上述任一实施例，图4为本发明实施例提供的小区间干扰检测装置示意图，如图4所示，本发明实施例提供一种小区间干扰检测装置，包括干扰系数确定模块401和干扰程度确定模块402，其中：
干扰系数确定模块401用于基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；干扰程度确定模块402用于根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
本发明实施例提供一种配电柜运行状态预测装置，用于执行上述任一实施例中所述的方法，通过本实施例提供的装置执行上述某一实施例中所述的方法的具体步骤与上述相应实施例相同，此处不再赘述。
本发明实施例提供的配电柜运行状态预测装置，将机器学习与配电柜运行状态预测分析相结合，能够有效的预估未来某一时刻和未来一段时间的配电柜运行状态，为配电柜的健康状态评估提供参考依据，保证了配电柜设备的可靠性。
图5为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备包括：处理器(processor)501、通信接口(Communications Interface)502、存储器(memory)503和通信总线504，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。处理器501和存储器502通过总线503完成相互间的通信。处理器501可以调用存储器503中的逻辑指令，以执行如下方法：
基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
进一步地，本发明实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例中的步骤，例如包括：
基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
进一步地，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现上述各方法实施例中的步骤，例如包括：
基于目标方向相关系数和/或目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种小区间干扰检测方法，其特征在于，包括：
基于目标方向相关系数以及目标覆盖相关系数，或者基于目标方向相关系数、目标距离相关系数以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度；
获取所述目标方向相关系数，具体包括：
获取小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，其中，小区i的方向编码值为小区i的方向角所在伞区的编码值，邻区j的方向编码值为邻区j的方向角所在伞区的预设编码值，小区i所在平面被预先划分为若干个大小相等的伞区，邻区j所在平面也被预先划分为相同个数的大小相等的伞区；
基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定所述目标方向相关系数；
其中，所述基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定所述目标方向相关系数的计算公式如下：
Figure FDA0003638687700000011
其中，ρ为小区i与小区j之间的方向相关系数，Ni为小区i的方向编码值，Nj为小区j的方向编码值，α为小区i的方向因子，β为小区j的方向因子，α、β均大于0且小于0.5。
2.根据权利要求1所述的小区间干扰检测方法，其特征在于，所述确定小区i对其邻区j的干扰系数之后，还包括：
根据小区i对其所有邻区的干扰系数，确定小区i对整个网络的干扰程度。
3.根据权利要求1所述的小区间干扰检测方法，其特征在于，当基于目标方向相关系数和目标距离相关系数，以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数时，还包括：
分别获取所述目标方向相关系数和所述目标距离相关系数。
4.根据权利要求3所述的小区间干扰检测方法，其特征在于，所述获取所述目标距离相关系数，具体包括：
获取小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距；
根据小区i与其邻区j之间的距离，以及邻区j的平均站间距，确定所述目标距离相关系数。
5.一种小区间干扰检测装置，其特征在于，包括：
干扰系数确定模块，用于基于目标方向相关系数以及目标覆盖相关系数，或者基于目标方向相关系数和目标距离相关系数以及目标覆盖相关系数，确定小区i对其邻区j的干扰系数；其中，所述目标方向相关系数为小区i与其邻区j之间的方向相关系数，所述方向相关系数用于表征相邻两个小区的方向角对小区间干扰的影响；所述目标距离相关系数为小区i与其邻区j之间的距离相关系数，所述距离相关系数用于表征相邻两个小区之间的距离对小区间干扰的影响；所述目标覆盖相关系数为小区i与其邻区j之间的覆盖相关系数；
干扰程度确定模块，用于根据小区i对其邻区j的干扰系数，确定小区i对其邻区j的干扰程度；
获取所述目标方向相关系数，具体包括：
获取小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，其中，小区i的方向编码值为小区i的方向角所在伞区的编码值，邻区j的方向编码值为邻区j的方向角所在伞区的预设编码值，小区i所在平面被预先划分为若干个大小相等的伞区，邻区j所在平面也被预先划分为相同个数的大小相等的伞区；
基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定所述目标方向相关系数；
其中，所述基于小区i的方向编码值和邻区j的方向编码值，确定所述目标方向相关系数的计算公式如下：
Figure FDA0003638687700000031
其中，ρ为小区i与小区j之间的方向相关系数，Ni为小区i的方向编码值，Nj为小区j的方向编码值，α为小区i的方向因子，β为小区j的方向因子，α、β均大于0且小于0.5。
6.一种电子设备，包括存储器、处理器，以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4任一项所述小区间干扰检测方法的步骤。
7.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4任一所述小区间干扰检测方法的步骤。
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