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摘要
提出了一种基于上下行路损相似度来预测干扰源位置的方法,通过提取基站24 h的干扰时域特征,识别出干扰小区,将受相同干扰源影响的小区分组后生成干扰字典。一方面,计算每个干扰源的上行路损向量;另一方面,利用栅格化后的MDT数据,计算出每个栅格的下行路损向量。通过引入权重聚类算法,将上下行路损向量的相似度作为权重参数,进而定位可能的干扰源栅格位置。该方法已在某省LTE网络试点推行,不同场景干扰源定位的误差在50 m、150 m及200 m范围内不等。
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提出了一种基于上下行路损相似度来预测干扰源位置的方法,通过提取基站24 h的干扰时域特征,识别出干扰小区,将受相同干扰源影响的小区分组后生成干扰字典。一方面,计算每个干扰源的上行路损向量;另一方面,利用栅格化后的MDT数据,计算出每个栅格的下行路损向量。通过引入权重聚类算法,将上下行路损向量的相似度作为权重参数,进而定位可能的干扰源栅格位置。该方法已在某省LTE网络试点推行,不同场景干扰源定位的误差在50 m、150 m及200 m范围内不等。
