[发明专利]一种干扰优化的方法和系统

说明书

本发明公开了一种干扰优化的方法和系统，涉及移动通信技术领域。具体包括：先进行干扰小区训练序列码TSC定位，再对定位得到的TSC从多维度计算干扰系数，根据干扰系数确定干扰小区。其中从多维度计算干扰系数过程中充分考虑到与服务小区之间的距离相关性、角度相关性、广播控制信道BCCH扫频CC测试点相关性、以及广播控制信道BCCH扫频时隙接收功率相关性等多个维度。可见，本发明实施例中，在对干扰定位的过程中，充分且综合考虑到BCCH和TCH载波、以及不同小区同频干扰等多方因素，提高了无限网络精细化分析的程度，大大提高了干扰定位的准确程度，从而使得干扰优化更加合理准确。

技术领域

本发明涉及移动通信领域，特别涉及一种干扰优化的方法和系统。

背景技术

在传统的移动通信系统分析理论中，对GSM、CDMA等蜂窝无线网络综合性能的分析和比较通常以规则几何蜂窝簇复用形式建模，结合特定的多址复用模式、无线传播模型，以及相应的用户分布特性等主要因素进行计算分析。由于现实无线传播环境的复杂性、不规则性和随机性，传统蜂窝覆盖和干扰的理论分析的误差是一个很大的问题。并且，应用传统扫频数据的分析分析，采用传统的分析算法有很大的局限性，表现为如下几方面：

1.传统扫频仪只能对BCCH频点进行电平测量，无法测量包括TCH频点的所有载频的接收电平、底噪以及C/I。

2.传统的扫频仪只能针对BCCH信道进行测量和解码，BCCH频点是满功率发射；而对于TCH频点，则存在跳频、DTX和功率控制、话务的突发性和分布差异等因素；并且BCCH频点和TCH频点的复用密度不同，两类载频的底噪水平必定不同。在小区内不同测试区域(栅格)，BCCH和TCH载波的接收功率和C/I必定存在较大差异。

3.传统扫频仪无法对来自不同小区的同频干扰信号进行区分和测量，进而无法准确定位受干扰小区的、干扰源小区以及受干扰频点。这是目前无线网络精细化分析中的最大技术瓶颈，导致现网中存在的诸多严重的同频干扰问题无法及时定位和解决。

因此，迫切需要一种能够综合考虑BCCH和TCH载波、以及不同小区同频干扰等多方因素的更为合理的干扰优化解决方案，以解决目前无线网络精细化分析中的最大技术瓶颈，导致现网中存在的诸多严重的同频干扰问题无法及时定位和解决的问题。

发明内容

鉴于上述存在的弊端，本发明实施例提供一种干扰优化的方法和系统，能够综合考虑BCCH和TCH载波、以及不同小区同频干扰等多方因素到导致的干扰，使得干扰定位分析更加准确，优化效果更好。

本发明实施例采用了如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种干扰优化的方法，所述方法包括：

获取与服务小区同频的各训练序列码TSC扫频数据；

根据获取的所述各训练序列码TSC扫频数据定位干扰信号训练序列码TSC；

获取与服务小区同频且包含所述干扰信号训练序列码TSC的邻近小区；

分别计算上述各邻近小区与服务小区之间的干扰系数；所述干扰系数是根据各相邻小区与服务小区之间的距离相关性、角度相关性、广播控制信道BCCH扫频CC测试点相关性、以及广播控制信道BCCH扫频时隙接收功率相关性计算得到的；

确定所述干扰系数大于干扰门限值的邻近小区为干扰小区；

根据确定的干扰小区对干扰进行优化处理。

所述获取与服务小区同频且包含所述干扰信号训练序列码TSC的邻近小区包括：

以当前测试栅格中心点的经纬度为圆心，距离当前测试栅格中心点预置距离D为半径的范围内，获取与服务小区同频且包含所述干扰信号训练序列码TSC的所有小区；