基于最强功率分析的信号优化方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于最强功率分析的信号优化方法及系统，涉及移动通信【技术领域】。所述方法：确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；根据各时隙的边界及中心点选定一个频点的一个帧周期，计算该帧周期内最大训练序列码接收功率；确定该频点最大训练序列码接收功率来源于服务小区或干扰小区；若来自干扰小区，则对信号进行优化处理。通过精确计算得到的最大训练序列码接收功率，精准获取信号来源，进而分析得到是否包含干扰信号以及干扰信号的具体来源，从而能够对干扰信号进行合理调整，实现网络优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。进一步的，本发明实施例还可以结合载干比，更精准的判断干扰的程度，为信号分析及调整提供有效参考。
【专利说明】基于最强功率分析的信号优化方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及移动通信【技术领域】，特别涉及一种基于最强功率分析的信号优化方法及系统。
【背景技术】
[0002]随着移动业务的高速增长，无线网络负荷日益增加，GSM900、DCS1800、EGSM频段相继大规模投入应用。在蜂窝无线网络基站之间的距离不断缩小的同时高载波配置站点数量也快速增加，频率的复用密度不断加大。目前中国移动集团的GSM无线网络普遍存在重叠覆盖过度、越区覆盖严重、同邻频干扰概率急剧增加，无线网络系统底噪明显抬升等问题。这些问题导致无线信号质量恶化，5?7级干扰严重，用户感知下降明显。
[0003]传统正六边形小区簇对干扰和覆盖的分析方法中，由于无法精确了解信号的具体来源，是干扰还是有效信号，干扰到底是来自哪里等等，仅仅是粗略估算，导致在对信号进行优化调整的过程中，存在较大误差，有时甚至造成调整错误，使得现有信号优化调整的范围及程度都受到了很大的限制，因此，现有信号检测方案已经无法满足日益复杂的无线网络分析要求，并且基于现有信号检测技术的常规路测和扫频测试手段也无法准确计算信号的干扰源，这已经成为当前无线网络进一步精细优化的一个关键技术瓶颈。必须探索新的载干比计算技术及分析方法，对无线网络问题进行更加深入的科学定性及精确定量分析，进而得到更精准的优化解决方案，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。
【发明内容】
[0004]鉴于上述问题，本发明实施例提供一种基于最强功率分析的信号优化方法及系统，提出了一种新的信号优化技术，通过精确计算得到的最大训练序列码接收功率，精准获取信号来源，进而分析得到是否包含干扰信号以及干扰信号的具体来源，从而能够对干扰信号进行合理调整，实现网络优化，从根本上改善和提高蜂窝无线网络的整体性能。
[0005]本发明实施例采用了如下技术方案:
[0006]本发明一个实施例提供了一种基于最强功率分析的信号优化方法，所述方法包括:
[0007]确定各帧周期内各时隙的边界及中心点；
[0008]根据得到的时隙的边界及中心点，选定一个频点的一个帧周期，计算该帧周期内最大训练序列码接收功率；
[0009]根据最大训练序列码接收功率对应的训练序列码，确定该频点最大训练序列码接收功率来源于服务小区或干扰小区；
[0010]若来自干扰小区，则对信号进行优化处理，以降低信号干扰。
[0011]所述计算该帧周期内最大训练序列码接收功率包括:
[0012]获取该帧周期内各时隙的接收功率峰值；
[0013]针对每个接收功率峰值分别执行:以接收功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算该功率峰值的各训练序列码接收功率的最大值，作为本时隙内最大训练序列码接收功率；
[0014]在该帧周期内，计算各时隙所述最大训练序列码接收功率的最大值，作为该帧周期内最大训练序列码接收功率。
[0015]所述在该中心点前后预设时间内计算该功率峰值的各训练序列码接收功率的最大值包括:
[0016]设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测；
[0017]逐个记录该延时器组中各延时器超时当前信号对应的各训练序列码接收功率，并计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值。
[0018]所述延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值TSlys;
[0019]所述计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值具体为:
【权利要求】
1.一种基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述方法包括: 确定各帧周期内各时隙的边界及中心点； 根据得到的时隙的边界及中心点，选定一个频点的一个帧周期，计算该帧周期内最大训练序列码接收功率； 根据最大训练序列码接收功率对应的训练序列码，确定该频点最大训练序列码接收功率来源于服务小区或干扰小区； 若来自干扰小区，则对信号进行优化处理，以降低信号干扰。
2.根据权利要求1所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述计算该帧周期内最大训练序列码接收功率包括: 获取该帧周期内各时隙的接收功率峰值； 针对每个接收功率峰值分别执行:以接收功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算该功率峰值的各训练序列码接收功率的最大值，作为本时隙内最大训练序列码接收功率； 在该帧周期内，计算各时隙所述最大训练序列码接收功率的最大值，作为该帧周期内最大训练序列码接收功率。
3.根据权利要求2所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述在该中心点前后预设时间内计算该功率峰值的各训练序列码接收功率的最大值包括: 设置延时器组对该中心点前后预设时间内信号功率进行监测； 逐个记录该延时器组中各延时器超时当前信号对应的各训练序列码接收功率，并计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值。
4.根据权利要求3所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述延时器组包括21个延时器，各延时器的延时值TSlys; 所述计算各延时器超时时当前信号对应的最大TSC功率值具体为:
5.根据权利要求2所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述方法还包括: 计算该帧周期内最大训练序列码接收功率对应的载干比； 若最大训练序列码接收功率来自干扰小区，还包括根据所述载干比分析干扰程度，以作为对信号进行优化处理的参考因素之一。
6.根据权利要求5所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述计算该帧周期内最大训练序列码接收功率对应的载干比包括: 针对该帧周期内最大训练序列码接收功率所在时隙，获取当前时隙接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列； 根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙的平均接收功率包括: 计算该帧周期内最大训练序列码接收功率与所述平均接收功率的差值； 利用该帧周期内最大训练序列码接收功率除以所述差值，得到载干比。
7.根据权利要求6所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述获取当前时隙SLOTv接收采样信号的正弦基带信号I和余弦基带信号Q两路信号的功率序列具体为:
Is (SLOTv, t-kT) = {IS (SLOTv, n, t-kT)，n=0, I, 2,..., N_l}
Qs (SLOTv, t-kT) = {Qs (SLOTv, n, t-kT)，n=0, I, 2,..., N_l} 所述根据正弦基带信号I和余弦基带信号Q的功率序列计算当前时隙SLOTv的平均接收功率的具体为:
8.根据权利要求1所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述对信号进行优化处理包括: 若所述干扰小区距离测试频点大于第一距离，则调整天线，以控制越区覆盖，实现合理覆盖； 若所述干扰小区距离测试频点小于第二距离，则调整频率，以合理分布频率；所述第二距离小于第一距离。
9.根据权利要求1-8任一项所述的基于最强功率分析的信号优化方法，其特征在于，所述确定各帧周期内各时隙的边界及中心点包括: 针对一个频点的一个选定帧周期内，获取该帧周期内信号的功率峰值； 在各功率峰值处，以功率峰值的当前时间值为中心点，在该中心点前后预设时间内计算精准功率峰值，并记录该精准功率峰值所在时间值； 在上述计算得到的各精准功率峰值中，计算最大精准功率峰值； 以所述最大精准功率峰值所在时间值作为其所在时隙的中心点，并以该时隙中心点为基准，进行左右拓展，依次确定该帧周期内各时隙的边界及中心点，以及，其它各帧周期的各时隙的边界及中心点。
10.一种基于最强功率分析的信号优化的系统，其特征在于，所述系统包括:时隙确定模块，用于确定各帧周期内各时隙的边界及中心点； 功率计算模块，用于根据得到的时隙的边界及中心点，选定一个频点的一个帧周期，计算该帧周期内最大训练序列码接收功率； 来源确定模块，用于根据最大训练序列码接收功率对应的训练序列码，确定该频点最大训练序列码接收功率来源于服务小区或干扰小区； 信号优化处理模块，用于若所述来源确定模块确定该频点最大训练序列码接收功率来自干扰小区，则对信号.进行优化处理，以降低信号干扰。
【文档编号】H04W24/02GK103442375SQ201310294313
【公开日】2013年12月11日 申请日期:2013年7月12日 优先权日:2013年7月12日
【发明者】黄剑锋 申请人:北京神州泰岳软件股份有限公司