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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利一种无线系统上行干扰精简识别与性能预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115529618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210922796.0，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种无线系统上行干扰精简识别与性能预测方法是由彭涛;范春萌;郭异辰;赵誉洁;牛怡静;张笑;王文博设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线系统上行干扰精简识别与性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无线系统上行干扰精简识别与性能预测方法，包括以下步骤：步骤1，确定干扰精简识别与性能预测所需的干扰模型；步骤2，收集无线系统运行时产生的用户数据；步骤3，精简干扰识别；步骤4，无线性能预测。本发明的优点是提出了精简干扰识别，以信号用户指示向量、干扰用户指示向量和功率偏移向量作为特征，测量UL‑SINR作为标签，使用监督机器学习算法进行训练，得到链路级干扰关系，在不需要额外物理设备和用户完整测量报告的前提下，提供了完整和精确的上行干扰关系建模方案，实现了低复杂度、快速、准确和完整的链路级干扰识别。

本发明授权一种无线系统上行干扰精简识别与性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种无线系统上行干扰精简识别与性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定干扰精简识别与性能预测所需的干扰模型，即链路级干扰关系和上行信干噪比的函数关系；干扰模型围绕链路级干扰关系建立,链路级干扰关系以基站为中心定义，描述了所有用户到基站的链路强度，即在开环功率控制下，基站处接收的全部信号链路的SNR集合和全部干扰链路的INR集合，对于基站j,链路级干扰关系的数学表达为Sj是归属于基站j的信号用户集合，N'j是基站j的干扰用户集合；对于存在开环功率控制和动态功率分配的无线系统，链路级干扰关系和上行信干噪比的函数关系，如以下公式所示： 其中，为信号用户指示向量，代表一次传输中信号用户为m，一次传输中有且仅有一个信号用户，ω＝{ωn∈{0,1}|n∈N'j}为干扰用户指示向量，ωn＝1代表用户n是一次传输中的干扰用户，{Δm|m∈Sj}∪{Δn|n∈N'j}为功率偏移向量，表示用户的发送功率相对于开环功控发送功率的偏移量，对于仅存在开环功率控制的无线系统，功率偏移向量恒为0；在正交复用资源的无线系统中N'j为不归属于基站j的干扰用户集合Ij，在非正交复用资源的无线系统中N'j包括Sj和Ij，在正交复用资源的无线系统中，如以下公式所示： 其中θ＝{θn∈{0,1}|n∈Ij}是小区外干扰用户指示向量，θn＝1表示小区外用户n在一次传输中对信号用户造成干扰；在非正交复用资源的无线系统中，如以下公式所示： 其中，δ＝{δl∈{0,1}|l∈Sj}表示小区内干扰用户指示向量，δl＝1表示小区内用户l在一次传输中对信号用户造成干扰；步骤2，收集无线系统运行时产生的用户数据，包括资源分配向量、功率分配向量、测量UL-SINR和TTI编号，并以归属基站为中心组织数据集，包括；步骤2.1，获取无线系统中任意资源块上的资源分配向量α＝{αm|m∈U}和功率分配向量Δ＝{Δm|m∈U}，U为无线系统中的全部用户集合，αm＝1代表用户m使用了资源块，Δm＝k代表用户m的发送功率相对于开环功控发送功率偏移了kdB；步骤2.2，根据资源分配向量，为所有发生调度的基站，即满足的任意基站j，记录信号用户指示向量和干扰用户指示向量ω＝{αn|n∈N'j}和基站j测量的UL-SINR；在所有发生调度的基站的资源分配数据集中均增加一条数据，包括TTI编号、信号用户指示向量、干扰用户指示向量和测量UL-SINR；步骤2.3，根据功率分配向量，为所有发生调度的基站，记录信号用户和干扰用户的功率偏移向量{Δm|m∈Sj}∪{Δn|n∈N'j}，在所有发生调度的基站的功率分配数据集中均增加一条数据，包括TTI编号和功率偏移向量；步骤3，精简干扰识别，基于步骤1的干扰模型理论基础，使用监督式机器学习算法，对步骤2得到的基站数据集进行挖掘，得到模型参数，根据模型参数得到链路级干扰关系；步骤4，无线性能预测，在任意资源分配和功率分配情况下，使用链路级干扰关系和无线干扰模型计算UL-SINR预测结果，或由机器学习算法模型输出UL-SINR预测结果。

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