基于PRB底噪統計的LTE干擾定位方法

唐千晶

【摘 要】為了解決LTE網絡干擾排查工作缺乏有效排查手段以及故障定位困難的問題，采用了干擾波形特征分析方法，通過分析PRB干擾掃描數據，研究了干擾類型匹配算法，并提出了干擾波形對比干擾特征庫的解決方案。經過實驗證明，干擾類型匹配算法能夠快速準確地判斷出干擾源的類型，由于其可軟件化的特征，非常適合在網絡公司大面積推廣。

【關鍵詞】干擾 定位 PRB

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.20.002 中圖分類號：TN978 文獻標志碼：A 文章編號：1006-1010（2016）20-0011-07

1 引言

目前，LTE網絡存在著普遍的干擾問題且部分小區受干擾強度較高，導致用戶對網絡質量的感知較差。在網絡優化的過程中，由于LTE處于建網初期，沒有相關優化經驗可以借鑒，因此在干擾處理的過程中會耗費大量的人力和物力。本文首先闡述各種干擾產生的原理及其在LTE網絡統計指標上表現的特征；然后對干擾產生的指標特性進行分析，并在分析過程中詳細論述每種特征所對應的干擾判斷算法；最后總結干擾類型的最終判斷方法與結論。

2 干擾原理分析與算法實現

主流通訊設備廠家如愛立信、華為和中興等的基站都會采集PRB（Physical Resource Block，物理資源塊）級干擾統計數據，如表1所示。下面將以此數據為研究對象展開干擾分析。

2.1 干擾儀算法

干擾儀的工作原理是利用鋸齒波來控制壓控振蕩器，使其產生設定頻率的掃頻信號，在每個掃頻周期內，相當于在設定頻率中的每個頻點上添加一個寬脈沖（鋸齒波正程所致）和一個窄脈沖（鋸齒波逆程所致）。

根據干擾儀的產品原理，可確定其干擾有以下明顯的特點：

◆產生的干擾帶寬極大，產生的干擾頻率從800 MHz到2000 MHz，甚至達到4000 MHz的范圍；

◆產生的脈沖電波具有周期性特點，在極短的時間內就會產生成多個頻段干擾信號；

◆產生的脈沖電波強度在單位時間內較為穩定，在以15分鐘為一個單位的統計中，其強度變化很小，每個頻點上的變化在2 dBm以內。

（1）算法設計

根據干擾儀干擾產生的原理與表現出的特征，并結合LTE系統統計的平均干擾電平指標，可以得到如下算法：

1）對PRB0～PRB99進行干擾噪聲平均值計算，得到干擾噪聲的算數平均值P。

2）對PRB0～PRB99進行標準差計算，得到標準差δ。

3）可設置參數A、B、C、D默認值為-105、-60、0.5、2。

4）如果滿足P>A且δ

K=（（P-A）/（B-A））×（（D-δ）/（D-C）） （1）

當P>B時，P=B；當δ

（2）算法驗證

根據上文設計的算法，對青海移動現網的5362個小區進行了全面的干擾儀干擾排查，共計發現37個小區疑似是由干擾儀造成的干擾。

經優化人員現場測試驗證，算法發現的37個干擾小區中有31個小區是由干擾儀造成的干擾，3個小區為阻塞干擾，另外還有3個小區為雜散干擾，算法準確率為83.79%。

典型干擾儀干擾案例：西寧武警總隊ZT1HZ站的3個小區全部為高干擾小區，鄰近的外灘小區等3個小區也有不同程度的干擾現象。西寧武警總隊ZT1HZ-1小區的PRB干擾底噪波形圖（底噪=PRB統計值+ 120dBm）如圖1所示。

根據干擾儀算法計算，西寧武警總隊ZT1HZ站的3個小區干擾儀干擾概率為0.92、0.89和0.88。由于共站的3個小區同時判斷為干擾儀干擾，且概率極高，因此算法判定此干擾為干擾儀干擾。經工程師現場掃頻確認，武警總隊宿舍已有干擾儀在工作，故算法判斷正確。

（3）算法小結

用此算法計算干擾儀的干擾概率，效率非常高，如果利用軟件五分鐘之內就能完成5000多個小區的篩查工作，而且算法的準確率也達到了80%以上，但由于雜散干擾和阻塞干擾的波形與干擾儀干擾的波形比較接近，若此算法后期不增加判斷條件，精確度將無法提升。

2.2 GPS偏移干擾

GPS（Global Positioning System，全球定位系統）偏移干擾引起的主要原因是GPS失步。所謂GPS失步，是指基站所連接的GPS時鐘失去了原有的震蕩頻率，超前或者滯后于網絡的標準時鐘。

LTE TDD（Time Division Duplexing，時分雙工）網絡采用的是時分雙工模式，這樣設計的劣勢是一旦某個基站的時鐘異步，就會造成下行信號干擾上行信號，并且干擾的強度高、范圍廣，對網絡上運行的其他基站會造成極大的影響，甚至可以導致局部通訊中斷。

將兩個時隙的干擾功率疊加會發現造成GPS偏移干擾，被干擾小區頻譜中心6個PRB噪聲明顯提升。

有地區的運營商在業務信道的某些PRB上集中配置了下行控制信道，導致集中配置控制信道的PRB表現出和PBCH（Physical Broadcast Channel，物理廣播信道）一樣的特性，即GPS偏移后，小區頻譜中心6個PRB和集中配置下行控制信道的PRB上會出現較強的干擾。典型的GPS偏移干擾統計數據如表2所示。

（1）算法設計

根據GPS偏移干擾產生的原理與表現出的特征，并結合LTE系統統計的平均干擾電平指標，可以得到如下算法：

PRB0～PRB99對應的干擾電平數組與典型GPS干擾數組進行相關性計算，可得到相關指數R。

1）干擾電平數組：{X}；典型GPS干擾數組：{Y}。

2）計算干擾電平數組與典型GPS干擾數組的相關指數R。

3）如果相關指數R不小于0.4，則此干擾為GPS干擾。GPS干擾概率公式如下：

（2）算法驗證

根據上文設計的算法，對青海移動現網的5362個小區進行了全面的干擾儀干擾排查，共計發現18個小區疑似是由GPS偏移造成的干擾。

經優化人員現場測試驗證，算法發現的18個干擾小區中有16個小區是由GPS偏移造成的干擾，2個小區為互調干擾，算法準確率為88.89%。

典型干擾儀干擾案例：西寧糧油批發ZT1HZ-1小區的PRB干擾底噪呈現出明顯的中心和鄰近首尾的部分PRB干擾底噪偏高，周圍和該小區有相同PCI碼的小區也有此現象，如圖2所示。

根據GPS偏移干擾算法對小區進行概率計算，K=0.87，概率的置信度較高，算法判斷此干擾為GPS偏移干擾。通過網管告警查找，發現距離此站210 m處有一個基站的GPS出現了告警，現場更換后該小區干擾消失，由此確認算法正確。

（3）算法小結

此種干擾的PRB干擾底噪波形非常特殊，極容易判斷，尤其適合數學算法的判斷。通過實際驗證，此算法的準確率已達到88.89%，但因為GPS偏移干擾的波形和本地網絡的參數配置有一定的關系，所以算法不是固定不變的，需要根據本地網絡的配置進行適當調整。

2.3 超遠覆蓋干擾

超遠覆蓋干擾和GPS干擾產生的原理本質上是一致的，某些基站由于建設位置較高且設計的發射功率過大，導致在很遠的地方也能接收到此基站的信號。

在基站信號傳輸的過程中，隨著傳輸距離的增大所用時間也會相應增加，當遠處的基站信號到達被干擾基站時，與近處基站時鐘滯后是一樣的效果。

由于遠距離傳輸造成了信號能量的大量減少，所以造成干擾的只有配置PBCH的6個PRB信道。典型的超遠覆蓋干擾統計數據如表3所示。

（1）算法設計

根據超遠覆蓋干擾產生的原理與表現出的特征，并結合LTE系統統計的平均干擾電平指標，可以得到如下算法：

PRB0～PRB99對應的干擾電平數組與超遠覆蓋標準數據進行相關性計算，可得到相關指數R。如果相關指數R不小于0.4，則此干擾為超遠干擾。超遠干擾概率公式如下：

（2）算法驗證

根據上文設計的算法，對青海移動現網的5362個小區進行了全面的干擾儀干擾排查，共計發現6個小區疑似由超遠覆蓋造成的干擾。

經優化人員現場測試驗證，算法發現的6個干擾小區中有2個小區是由超遠覆蓋造成的干擾，4個小區為極窄的外部干擾造成，算法準確率為33.33%。

典型干擾儀干擾案例：西寧城東污水處理廠ZT1HZ-1的PRB干擾底噪呈現出明顯的中心6個PRB的干擾底噪偏高，如圖3所示。

根據超遠覆蓋干擾算法對小區進行概率計算，K=0.76，概率的置信度較高，算法判斷此干擾為超遠覆蓋干擾。經過現場工程師多次路測，未發現有超遠覆蓋現象，而樓頂測試發現海東小峽口的山上有一基站由于需要超遠覆蓋，安裝了功率放大器，但沒有控制好功率，造成了對市區基站的干擾。對小區調整功率后，西寧城東污水處理廠ZT1HZ-1的干擾消失，由此確認算法正確。

（3）算法小結

此算法在驗證中發現準確度很低，超遠覆蓋造成的干擾與變電站產生的一種干擾波造成的干擾現象基本一致，導致此算法的判斷準確率較低。后期繼續跟蹤此類干擾，如果變電站干擾大量存在，則算法將會對其進行補充。

2.4 雜散干擾

雜散干擾主要是由于接收機的靈敏度不高造成的。發射機輸出信號通常為大功率信號，在產生大功率信號的過程中，會在發射信號的頻帶之外產生較高的雜散。如果雜散落入某個系統接收頻段內的幅度較高，則會導致接收系統的輸入信噪比降低，通信質量惡化。

移動集團使用最多的LTE頻點為F頻點，也是受雜散干擾最多的一個頻點，比F頻點低的頻率使用非常頻繁，如移動DSC1800的基站和已退網的PHS（Personal Handy-phone System，個人手持式電話系統）系統（現在網絡上仍存在未拆除的基站）。

雜散干擾表現出來的特征極為明顯，近干擾源處干擾噪聲最大，隨著遠離干擾源的方向干擾噪聲逐漸減小，一般干擾噪聲的最大值與最小值之間存在至少 5 dBm的差距，并呈現逐漸變化的趨勢。

（1）算法設計

根據雜散干擾產生的原理與表現出的特征，并結合LTE系統統計的平均干擾電平指標，可以得到如下算法：

1）PRB0～PRB99與其對應的干擾電平值組成二維數組，將二維數組分解為多個二維數組如下：

PRB（0）～PRB（i），i={15， 16， 17， …， 99}

2）二維數組的PRB號為X軸，對應的干擾電平值為Y軸，利用下面公式將每個二維數組都擬合出一條直線，并得到可決系數r和直線斜率a。

3）每個二維數組都會得到一個可決系數r和一個直線斜率a。

4）在所有滿足a<-0.12的數組中取最大的可決系數r。如果r>0.4，則此干擾為雜散干擾。雜散干擾概率公式如下：

（2）算法驗證

根據上文設計的算法，對青海移動現網的5362個小區進行了全面的干擾儀干擾排查，共計發現45個小區疑似由雜散造成的干擾。

經優化人員現場測試驗證，算法發現的45個干擾小區中有37個小區是由1800 MHz基站的雜散造成的干擾，6個小區為阻塞造成的干擾，另外還有2個小區為干擾儀造成的干擾，算法準確率為82.22%。

典型干擾儀干擾案例：西寧新齒輪廠ZT1HZ-1的PRB干擾底噪呈現出明顯的前高后低現象，即從PRB0開始底躁緩慢下降，與雜散干擾的特征波形極為相似，如圖4所示。

根據雜散算法對小區進行概率計算，K=0.93，概率的置信度極高，算法判斷此干擾為雜散干擾。經過現場工程師到基站處排查，發現此基站的鐵塔上GSM1800的3小區天線正對著LTE1小區天線。進行調整后，西寧新齒輪廠ZT1HZ-1干擾消失，由此確認算法正確。

（3）算法小結

根據實際驗證，此算法準確率也達到了80%以上，算法能夠快速準確地判斷雜散干擾。但通過此次驗證發現算法對阻塞干擾的誤判較高，誤判超過了10%，由于雜散干擾與阻塞干擾同是共站小區干擾，波形又存在一定的相似性，因此造成這2種干擾不易通過算法區分，后期將引入更多的條件進行算法判斷。

2.5 互調干擾

當兩個或以上的頻率通過同一設備（如天線、濾波器等）混合在一起時，會產生互調干擾。在移動通信系統中，互調干擾產生的原因大致包括：發射機互調、接收機互調和外部效應引起的互調。

二階互調和三階互調干擾產生的干擾信號最強，造成的影響也最大。二階互調和三階互調的頻率組合主要有：2f0、2f1、f0+f1、f0-f1、3f0、3f1、2f0-f1、2f0+f1。

LTE小區受到互調干擾后，在查看PRB干擾統計時，會發現有部分PRB干擾噪聲提升，且有噪聲提升的PRB都不是連續的，而是表現出一個個的小的波峰。LTE基站的互調干擾一般都來自GSM900的（互調）二次諧波干擾和DSC1800的三階互調干擾。

（1）算法設計

根據互調干擾產生的原理與表現出的特征，并結合LTE系統統計的平均干擾電平指標，可以得到如下算法：

1）通過工參收集LTE基站周圍所有已開啟基站信息和基站所配置的頻點。

2）以LTE的目標基站為中心、半徑100 m以內的所有GSM基站作為此次分析的對象。

3）以每個GSM小區為單位進行二階互調和三階互調概率計算，具體如下：

◆將GSM小區內的所有頻點轉換為頻率；

◆將目標LTE小區的PRB轉換為頻率；

◆二階計算（將GSM小區內任意兩個頻率相加，直至所有頻率都完成運算為止）和三階計算（將GSM小區內任意三個頻率進行組合，然后對三個頻率做A+B-C的運算，完成三個頻率所有概率運算后再進行下一組三個頻率組合運算，直至完成所有組合）；

◆將上述頻率運算結果與LTE上的每個PRB頻率進行差值計算，差值小于90的PRB頻率上加1；

◆計算每個PRB上的累計值；

◆每個PRB上的累計值與PRB組成數組；

◆PRB上的干擾值與PRB上的累計數兩組數值做相關指數計算，并得到相關指數R。如果相關指數R不小于0.4，則此干擾為互調干擾。互調干擾概率公式如下：

（2）算法驗證

根據上文設計的算法，對青海移動現網的5362個小區進行了全面的干擾儀干擾排查，共計發現62個小區疑似被共站的GSM基站產生的互調波擊中產生了互調干擾。

經優化人員現場測試驗證，算法發現的62個干擾小區中有60個小區是由共站的GSM基站產生的互調波擊中造成的干擾，2個小區為GPS偏移干擾，算法準確率為96.78%。

典型干擾儀干擾案例：西寧青海大學鍋爐房ZT1HZ-3的PRB干擾底噪呈現出不規律波峰，無明顯特征，如圖5所示。

根據互調算法對小區進行概率計算，K=0.94，概率的置信度極高，算法判斷此干擾為互調干擾。經過現場工程師到基站處排查，發現此基站的鐵塔上GSM900的1小區天線正對著LTE1小區天線，西寧青海大學鍋爐房GSM基站1小區的頻點配置為10、13、24、27、31、69共計6個頻點，經計算，69和10號頻點產生二階互調干擾、69和13號頻點產生三階互調干擾、69號頻點自身的二次諧波分別擊中了PRB26、PBB29和PRB92。將GSM小區的10、13、69號頻點分別更換為24、39、84號頻點后，干擾消失，由此確認算法正確。

（3）算法小結

根據實際驗證，此算法的準確率為96.78%，是上述5種算法中準確率最高的。由于此算法除了分析共站小區外，還要增加頻點擊中概率的計算，因此大大減少了誤判概率，很難再提升其判斷的準確性。但此算法需要讀取的數據非常多且計算量大，運行效率較低，所以只能采用軟件判斷，而無法采用人工手動判斷。

通過以上算法計算后，可以得到對應5種干擾類型出現的概率，如表4所示。干擾概率越大就越接近于真實的干擾類型。通過此表整體分析并定位小區的干擾類型比單獨使用一個算法進行判斷要可靠，而且還可以進一步提升判斷干擾類型的準確性。

3 結束語

本文通過對干擾成因的分析與干擾特征的算法建模，總結出了一種新的干擾定位法。此方法已通過了中國移動西寧分公司的實際驗證，干擾概率最高的2種干擾類型與實際干擾的一致率已達到83.06%，實測數據證明這是一種非常有效的干擾定位手段，可以按照本文思路繼續增加干擾概率的分析維度，如地域、多指標關系和變化趨勢等，建立多維度干擾概率分析法。隨著分析維度的不斷增加，干擾分析法定位干擾源的準確性將不斷提高，通訊行業內對此方法的應用也將越來越廣。

參考文獻：

[1] 楊晶晶. F頻段TD-LTE與1.8GHz LTE FDD系統相互干擾問題研究[D]. 南京： 南京郵電大學， 2014.

[2] 李亞樵. 基于Arthos 7242模塊芯片的無線接入點設備硬件設計與測試[D]. 南京： 南京理工大學， 2015.

[3] 邊晶瑩. TD-LTE與TD-SCDMA系統共存干擾研究[D]. 西安： 西安電子科技大學， 2011.

[4] 翁珠恩. TD-SCDMA與TD-LTE的共存干擾研究[D]. 西安： 西安電子科技大學， 2011.

[5] 董振宇. LTE系統與NGB系統同頻段共存研究[D]. 上海： 上海師范大學， 2015.

[6] 陳昊. 多重無線通信體制下系統間共存與干擾抑制技術的研究[D]. 天津： 天津大學， 2012.

[7] 韓麗麗. 全業務背景下多技術共用分布系統設計研究[D]. 北京： 北京郵電大學， 2011.

[8] 劉光辰. 基于MFC和OpenGL的LTE動態仿真平臺設計與實現[D]. 北京： 北京郵電大學， 2013.

[9] 楊帆. 手機終端各模塊對CMMB模塊干擾狀況的測試設計及其電磁兼容性分析[D]. 北京： 北京郵電大學， 2012.

[10] 劉雨婷. LTE-A系統中繼技術資源分配策略的研究[D]. 北京： 北京郵電大學， 2011.

[11] 余曦榮. 多網合一室內覆蓋規劃設計研究[D]. 廣州： 華南理工大學， 2008.