專利名稱：干擾源識別方法
背景技術：
本發(fā)明涉及在移動無線電系統(tǒng)中、最好是在用于移動電話的GSM無線電網(wǎng)絡中識別一個或多個干擾源的方法。
先有技術的描述在GSM無線電網(wǎng)絡中，由于GSM無線電網(wǎng)絡運營商可用的頻率數(shù)量有限，所以頻率必須再用。頻率的再用導致干擾；也就是說，在某點接收的無線電信號是載波信號與來自其它源的信號的混合。載波信號發(fā)自正服務小區(qū)(移動臺與之有無線電鏈接的小區(qū))而干擾信號往往來自其它GSM小區(qū)。
GSM無線電網(wǎng)絡運營商的一個重要任務是減少網(wǎng)絡中的干擾量。盡可能稀疏地再用頻率的巧妙的頻率規(guī)劃能夠做到這一點。但是，由于GSM網(wǎng)絡中的業(yè)務量增加，必須越來越密集地再用頻率(頻率再用之間的距離較小)。盡管有巧妙的頻率規(guī)劃，這也會引起干擾。
當干擾太大時，就會有諸如掉話、阻塞以及語音質量差之類的問題。在這類區(qū)域中，無線電網(wǎng)絡運營商想尋找干擾源并矯正所述問題，以便改善語音質量并減少掉話。干擾問題的常見類型是共道干擾。干擾信號源自屬于同一運營商的另一基站。干擾基站正在使用與正服務小區(qū)中所用頻率相同的頻率，并引起干擾。
當存在共道干擾問題時，解決問題的工作通常是如下進行的1.識別問題區(qū)域。
2.到問題區(qū)域中并將問題分類(干擾問題以及干擾問題的種類，例如共道干擾)。
3.如果問題是共道干擾問題，則需要找到干擾源。
上述步驟1和2相當簡單。但是，步驟3就沒那么簡單?？赡苡邢喈敹鄶?shù)量的來自同一移動運營商的可能基站可能是干擾源。識別作為干擾源的一個或多個基站是一件復雜的工作。
在這個領域中存在若干已知的方法● 測量測試信號● 針對訓練序列的相關● 載波估算(無信道估算)● 利用訓練序列相關來尋找多個可能的干擾源(基站)● 利用具有接收信號的時間信息的數(shù)據(jù)庫。由于基站系統(tǒng)在時間上不同步，因此該信息是有用的。
先前已知，參見例如EP 1 001 565 A2，通過測量到基站的干擾信號來識別上述類型的系統(tǒng)中基站的干擾信號，然后通過過濾系統(tǒng)中各種基站所發(fā)送的接收信號的模式序列分量來識別這些信號。模式識別符是從模式序列分量中得出的，這些識別符的子集與基站自己的模式序列相匹配。這個已知方法結合使用相關以及控制信道的常規(guī)時隙模式或常規(guī)信道。
發(fā)明概述先前提到的針對訓練序列進行相關的已知解決方案提供了假相關；即，噪聲狀的相關峰值。峰值使干擾源的識別變得困難。
另一種已知的解決方案采用具有定時信息的數(shù)據(jù)庫，它必須先填充數(shù)據(jù)，然后才能尋找干擾源。需要做一些工作來保持數(shù)據(jù)庫最新。如果數(shù)據(jù)庫不是最新的，則該信息是無用的。
一些解決方案需要不斷地對接收信號抽樣，這需要昂貴的硬件。
本發(fā)明提供一種方法來識別在移動無線電網(wǎng)絡中的干擾信號源。在接收信號中消除載波信號，只留下由干擾信號和噪聲構成的剩余信號。將剩余信號與已知訓練序列相關，檢測具有最強相關性的訓練序列。當識別了各干擾源所用的訓練序列時，就有可能識別多個干擾源候選者。
在已經(jīng)識別了上述訓練序列之后，如果有不止一個候選者，則測量和比較在受干擾頻率上和在候選者所用頻率上的信號的時間偏移。具有與干擾信號相同的時間偏移的一個或多個信號被識別為從產生一組頻率的干擾源發(fā)出。其頻率與所述頻率組相同或最佳匹配的候選者被識別為干擾源。
根據(jù)本發(fā)明的方法的特征在于它如所附權利要求1所述。
附圖簡介現(xiàn)在將參照附圖來描述本發(fā)明，其中

圖1一般說明在移動無線電系統(tǒng)中分別向移動臺發(fā)送載波信號和干擾信號的兩個基站；圖2更詳細地說明GSM系統(tǒng)中存在干擾問題的小區(qū)；圖3表示根據(jù)本發(fā)明的一個特征的算法的框圖；圖4表示與訓練序列的示范相關的框圖；圖5表示對照時間畫出的具有最高相關值的訓練序列的曲線圖；圖6表示對于指定的時間窗口、某個訓練序列已具有最強相關的百分比；以及圖7表示說明候選者排除的干擾源候選者的時間圖。
最佳實施例的說明圖1表示移動無線電系統(tǒng)、例如GSM系統(tǒng)的一部分的簡化圖，在該系統(tǒng)中有發(fā)送基站BS0以及與BS0相隔不遠的干擾基站BS1。為簡明起見，圖中僅顯示出兩個基站，但是應當理解，該系統(tǒng)包括若干如所標出的其它干擾基站BS2、BS3、...?；綛S0、BS1、...向采用根據(jù)本發(fā)明的方法的移動臺MS發(fā)送無線電信號。移動臺MS可以在操作者的車輛中，其中安裝了采用本發(fā)明的方法的設備并且由受過教育的人員來管理。
在基站BS0和移動臺MS之間發(fā)送的信號是通過載波、即預定頻率發(fā)送的TDMA信號，所述預定頻率是用于基站BS0正服務的區(qū)域(小區(qū))中的多個頻率特征之一。來自BS0的無線電信號被視為想要的信號，而其它所有信號為干擾信號。
如上所述，在GSM無線電網(wǎng)絡中，由于可供GSM無線電網(wǎng)絡運營商使用的頻率數(shù)量有限，所以頻率必須被再用。頻率的再用導致干擾；也就是說，在某一點的移動臺MS所接收的無線電信號是來自BS0的載波信號和采用與BSO所用頻率相同的頻率發(fā)送的來自另一基站BS1的信號的混合。其它基站也可構成干擾(這里未示出)。載波信號來自基站BS0，即正服務小區(qū)(移動臺與之有無線電鏈接的小區(qū))，而干擾信號通常來自位于正服務小區(qū)的小區(qū)群集之外的其它GSM小區(qū)。
GSM無線電網(wǎng)絡運營商的一個重要任務是減少網(wǎng)絡中的干擾量。盡可能稀疏地再用頻率的巧妙的頻率規(guī)劃能夠做到這一點。但是，由于GSM網(wǎng)絡中的業(yè)務量增加，必須越來越密集地再用頻率，相應地，頻率的再用之間的距離(再用距離)變小。盡管有巧妙的頻率規(guī)劃，這也會引起干擾。
當干擾太大時，就會有諸如掉話、阻塞以及語音質量差之類的問題。在這類區(qū)域中，無線電網(wǎng)絡運營商想找到干擾源并矯正所述問題，以便改善語音質量并減少掉話。干擾問題的常見類型是共道干擾。干擾信號源自屬于同一運營商的另一基站，例如基站BS1。干擾基站(BS1)正在使用與正服務小區(qū)中所用頻率相同的頻率，并引起干擾。
在圖2中，以六邊形來表示GSM小區(qū)。淺灰色小區(qū)是正服務小區(qū)(根據(jù)圖1，由基站BS0提供服務)，鄰近淺灰色小區(qū)的十字形是淺灰色小區(qū)所服務的移動臺MS正在遇到干擾問題的位置。圖1中的其它基站BS1、BS2、...所服務的所有深灰色小區(qū)正在使用在淺灰色小區(qū)中具有干擾問題的頻率。所有深灰色小區(qū)是可能的干擾源。任務是識別干擾源，或者至少盡可能地減少候選者的數(shù)量。
一般來說，基站具有基站色碼(BCC)并且在呼叫之前和呼叫期間在每個突發(fā)中發(fā)送訓練序列、即信號模式，該序列是該基站的特征。這個序列就是GSM小區(qū)使用的所謂的訓練序列碼(TSC)并且對于正服務于圖2中所示區(qū)域的系統(tǒng)是已知的。通常TSC編號和BCC設置成相同的編號，使得如果已知干擾基站的TSC，則該基站的BCC也是已知的。
在GSM系統(tǒng)中，在突發(fā)、即按預定模式排序的TSC中間有26個符號。這個序列通常由移動臺中的均衡器用來估算信號所經(jīng)過的信道。存在編號為0到7的八個不同的TSC以及一個用在無業(yè)務量的C0載波上的C0偽TSC。通過檢測干擾信號采用哪個TSC以及受干擾的頻率，可以搜索小區(qū)配置列表來尋找可能的候選者。關于不同候選者位于何處的知識使得有可能進一步排除一些候選者。
識別干擾信號使用哪個TSC如此困難的原因在于，幾乎總是存在較強的信號，即載波。載波在接收信號中占優(yōu)勢，使得檢測除載波模式本身以外的模式極為困難。因此，要做的首先是消除載波。接收信號的載波是未知的，但是可以通過采取所檢測的比特來估算，并且通過模擬物理信道的濾波器來濾除它們。
移動臺中的標準部件均衡器執(zhí)行載波數(shù)據(jù)的檢測。整個載波突發(fā)、數(shù)據(jù)比特加上TSC被用來產生信道模型。信道模型是X-抽頭信道的例如最小平方(LS)估算值，其中X可以是例如9。
如上所述，通過信道模型來濾除載波比特，得到最終估算的濾波。然后從接收信號中消除估算的載波。剩余信號中留下的應該是干擾信號和噪聲。
在此階段，重點可放在尋找干擾源所用的TSC以及如何在時間上同步。這是通過將剩余信號對照所有TSC以及對于所有時間偏移相關來進行的。識別得出最高相關值的TSC和偏移，它們最可能屬于干擾信號。為了獲得任何統(tǒng)計穩(wěn)定性，從許多相關得出的結果必須一起解釋并且以容易理解的方式呈現(xiàn)。
根據(jù)本發(fā)明的方法可以分成三個主要步驟1.載波估算和消除2.信號對照所有訓練序列的相關以及干擾信號的BCC的識別3.干擾候選者排除通過其訓練序列識別干擾信號，為了確定干擾信號采用哪個訓練序列，將接收信號對照所有已知訓練序列TKj(j＝0，1，2，3，...7)進行相關。為了改進從相關得到的結果并且減少假峰值的數(shù)量，估算載波并且從接收信號中消除，參見圖3，其中表示了說明本發(fā)明方法的框圖。
首先，確定是否有任何載波要消除(圖3中框1)，如果是這樣，例如利用標準移動均衡器來確定所發(fā)送的數(shù)據(jù)序列(框2)。通過估算從發(fā)送數(shù)據(jù)到接收信號的傳遞函數(shù)來產生信道模型h，例如LS估算值(框3)。所有發(fā)送的符號，不僅僅是訓練序列，被用來產生信道模型。這將獲得比均衡器所得到的更佳的信道估算值。當通過信道模型過濾發(fā)送符號時，獲得接收信號中的載波部分(框4)?？?是普通“與”電路。
最終，在減法器6中從接收信號r中減去所估算的載波，只留下干擾和一些噪聲，即信號s。消除載波之后的剩余信號s被用來檢測干擾信號的訓練序列。訓練序列碼編號(0..7)與上述BCC編號相同。如上所述，通過對照預知的訓練序列模式進行相關或者對剩余信號應用一些其它等效運算來搜索訓練序列碼編號。BCC的識別是通過檢測不同相關的最強相關值來完成的，下面會結合圖4來描述。
可向算法提供從標準移動臺得到的測量數(shù)據(jù)。在記錄了干擾問題的區(qū)域中驅車測試過程中收集測量數(shù)據(jù)。由于干擾現(xiàn)象在空間上相當局部，測量應當在不移動或低速移動時進行。
這樣收集數(shù)據(jù)，使得在未同步的網(wǎng)絡中有可能檢測到干擾信號。為了確保接收干擾信號的完整TSC，每次至少對11/2載波突發(fā)進行抽樣，這是每秒多次進行的。
首先，當MS接收受干擾信號r時，如上所述，消除載波以提供沒有任何載波的剩余信號s。此后，信號s對于若干偏移n＝1，2，3，...，N與已知訓練序列相關，即，s對照TKj進行相關，其中TKj是第j個已知的訓練序列。
這給出以下示范表格(I指明強相關，X指明極強相關。信號s是訓練序列與之相關的信號，其中n指明相對于正服務小區(qū)的時間偏移。)表格s(0) s(1) s(2) s(3) s(4) s(5) s(6) s(7) s(8)...s(N)TK0 000I00000 0TK1 000000I00 0TK2 000I00000 0TK3 0I000XX00 0TK4 00000000I ITK5 0000I0000 0TK6 0II000000 0TK7 00000000I 0在這種情況下，最強相關是對于訓練序列3在5或6左右的偏移處獲得的。
上述圖中每個位置(標有I、0或X)是在若干突發(fā)上取的平均值。這排除或至少減少了假相關峰值。
圖4以示意圖表示針對不同訓練序列的相關的示例。其中已消除了載波信號并受BS1干擾的信號s對照TKa和TKb進行相關。這得到曲線A和B，其中在曲線B中可以見到峰值(由箭頭指示)。這指明干擾源正在使用訓練序列，曲線B。
圖5表示對照時間畫出的具有最強相關值的訓練序列的示意圖。為了進行有效識別，必須同時解釋從許多樣本得到的結果。對于每個樣本識別具有與剩余信號最強相關的訓練序列，并且短線標明。在這個示例中，可以看到，大多數(shù)時間標明了同一訓練序列(#1)。
圖6表示對于指定的時間窗口、特定訓練序列具有最強相關的情況的百分比。在此示例中，在大約80％的樣本中識別了訓練序列1。
從操作者(即車輛MS中的人)可得到的圖5和圖6中，確定干擾基站的BCC。從還可供操作者使用的小區(qū)數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)BCC和受干擾頻率來識別可能的候選者。
所識別的BCC大多數(shù)時間會留下不止一個可能的候選者作為干擾源。根據(jù)本發(fā)明的另一特征，利用時間偏移和大多數(shù)候選者在不止一個頻率上發(fā)送的事實來排除一部分候選者。首先，確定干擾信號相對于同步信道的偏移。然后，對于每一個候選者所用的所有頻率，進行測量以確定相對于同步信道的偏移。如果特定頻率上的信號的偏移對應于所識別的干擾信號的偏移，則假定它們具有相同的來源，那么可以從候選者列表中刪除未使用此頻率的所有小區(qū)。這得到的結果是，只要候選小區(qū)包括不同頻率組，候選者的數(shù)量可以減少。
圖7說明不同頻率上的信號的訓練序列的定時偏移。在其上測量偏移的頻率是不同候選者所用的頻率。通過針對干擾源所用的已知訓練序列的相關來估算偏移。圖中可以看出，頻率fx、fy和fz上的信號具有與所識別的干擾源(f0)大致相同的偏移。頻率fa、fb、fc、fp和fq上的信號的偏移明顯偏離了干擾源的偏移。由于fx、fy和fz都屬于候選者#3，所以它是最可能的干擾源。
本發(fā)明的優(yōu)點通過本方案解決了GSM無線電網(wǎng)絡中識別干擾信號源的基本問題。在本發(fā)明中采用了載波排除法，這使得有可能發(fā)現(xiàn)信號強度低的干擾信號。
本發(fā)明中的信道估算基于所有比特，使估算準確。信道估算越準，載波排除越好。
不需要測量定時數(shù)據(jù)并存儲在數(shù)據(jù)庫中。
在需要時測量定時數(shù)據(jù)。這使本發(fā)明健壯。采用當前網(wǎng)絡配置和定時。本發(fā)明不同于使用具有定時數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫的解決方案。數(shù)據(jù)庫必須不斷更新，而這在本發(fā)明中不成問題。
不需要連續(xù)測量(簡單硬件就足夠了)。
權利要求
1.在移動無線電網(wǎng)絡中識別干擾源的方法，其中接收信號r由想要的信號以及多個干擾信號構成，在所述多個干擾信號中有一個是主要干擾信號，并且所有信號包括已知的訓練序列(TK1，TK2，...)，通過估算載波并且從所述接收信號(r)中減去此載波，形成剩余干擾信號(s)，將所述干擾信號(s)與已知的訓練序列(TKj，j＝0，1，2，...，7)進行相關，得到所確定的與所述干擾信號相關的訓練序列，其特征在于從所述確定的訓練序列中找到可能的干擾源(BS1)的識別碼(BCC)；從所述識別碼(BCC)和受干擾頻率來確定分別對應于特定小區(qū)的多個候選者(CA1，CA2，...)；為所述候選者使用的頻率確定時間偏移(t1，t2，...圖7)；調查其中一個或多個頻率(fa，fb...)是否具有與所述干擾信號相同的時間偏移(t0)，結果在其頻率上具有最佳匹配偏移的至少一個候選者(CA3)被識別為干擾源。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述形成剩余干擾信號(s)的步驟包括估算(1，2)所述訓練序列和所述接收信號(r)的數(shù)據(jù)；通過利用所述訓練序列和所述數(shù)據(jù)的所述估算來產生(3)信道模型(h)，所述信道模型被用來估算(4)所述載波；從所述接收信號r中減去(6)所述估算的載波，留下所述剩余干擾信號s。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述估算的載波是通過由所述信道估算得出的所述信道模型(h)對估算比特進行濾波(4)而產生的。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，從具有與所述干擾信號相同的時間偏移(t0)(圖7)的所述候選者(CA1，CA2，...)中確定一組頻率；比較這個頻率組與所述候選者的頻率組，具有與所述頻率組最佳匹配的頻率的所述候選者(CA3)被識別為干擾源。
5.如權利要求1-3所述的方法，其中正服務小區(qū)使用同步信道，其特征在于，調查這些信號中一個或多個是否具有與所述干擾信號s相同的時間偏移的步驟還包括以下步驟確定所述受干擾信號相對于所述同步信道的時間偏移；對于所述候選者的頻率上的所有信號測量相對于所述同步信道的偏移，如果所測量的偏移與特定頻率上的多個所述信號相同，則假定這些信號具有相同的來源，并且這些頻率可被分配給被視為干擾源的候選者。
6.如權利要求1-3所述的方法，其特征在于，還有以下步驟對于所定義的時間和對于每個訓練序列，計算所有樣本中所述訓練序列具有最強相關的干擾的百分比，并且將所有訓練序列的干擾的百分比可視化。
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，對于每個樣本，對照時間將哪個訓練序列具有最強相關的情況可視化(圖5)。
8.一種排除假干擾源候選者的方法，其中干擾信號的時間偏移是已知的，并且訓練序列和所有干擾源候選者所用的頻率是已知的，其特征在于，測量用于所有候選者的所有頻率的時間偏移，并且與所述干擾信號的時間偏移進行比較，其中把具有與所述干擾信號中相同的時間偏移的一個或多個頻率識別為來源于所述干擾源，這產生一組頻率，以及其頻率與所述頻率組最佳匹配的候選者被識別為所述干擾源。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種在移動無線電系統(tǒng)、最好是用于移動電話的GSM無線電網(wǎng)絡中識別一個或多個干擾源的方法。接收信號(r)由想要的信號和多個干擾信號構成，干擾信號中有一個是主要干擾信號，并且所有信號包括已知訓練序列(TK1，TK2，…)。估算載波并從接收信號(r)中減去載波，得到剩余干擾信號(s)。此信號與已知訓練序列(TKj，j＝0，1，2，…，7)相關，得到與干擾信號相關的訓練序列。根據(jù)本發(fā)明，從所述訓練序列中確定可能干擾源(BS1)的識別碼(BCC)。然后，從識別碼(BCC)確定分別對應于特定小區(qū)的多個候選者(CA1，CA2，)以及受干擾頻率和所述候選者使用的頻率的時間偏移(t1，t2，…圖7)。最后，調查其中一個或多個頻率(fa，fb)是否具有與干擾信號相同的時間偏移(t0)，結果在其頻率上具有最佳匹配偏移的至少一個候選者(CA3)被識別為干擾源。
文檔編號H04W24/00GK1618247SQ02827526
公開日2005年5月18日 申請日期2002年1月25日 優(yōu)先權日2002年1月25日
發(fā)明者K·拉松, B·斯文松, J·古斯塔夫松 申請人:艾利森電話股份有限公司