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申请/专利权人：国网上海市电力公司;南京邮电大学

摘要：本发明涉及一种计及干扰功率测量值的电力无线专网干扰类型识别方法，包括：步骤1：获取基站干扰功率时频干扰测量矩阵；步骤2：根据干扰测量矩阵计算时间相关性；步骤3：计算干扰测量矩阵的谱特性矩阵；步骤4：基于神经网络构建干扰类型识别模型；步骤5：对干扰类型识别模型进行训练；步骤6：使用训练好的干扰类型识别模型识别电力无线专网干扰类型。与现有技术相比，本发明具有实时性好、准确性高等优点。

主权项：1.一种计及干扰功率测量值的电力无线专网干扰类型识别方法，其特征在于，所述的识别方法包括：步骤1：获取基站干扰功率时频干扰测量矩阵；步骤2：根据干扰测量矩阵计算时间相关性；步骤3：计算干扰测量矩阵的谱特性矩阵；步骤4：基于神经网络构建干扰类型识别模型；步骤5：对干扰类型识别模型进行训练；步骤6：使用训练好的干扰类型识别模型识别电力无线专网干扰类型；所述的步骤1具体为：通过基站网管后台获取电力无线专网共计N个资源块的频域干扰功率测量值，N个资源块为RB1、RB2，……，RBN，根据LTE技术协议，每个RB带宽为180KHz，系统总带宽为10MHz；一天24小时，每小时的频域干扰测量矩阵如下： 其中，M和N分别为一天小时总数和RB总数；所述的步骤2具体为：定义向量cn＝I1,nI2,n...I24,nT,1≤n≤N为RBn全天24小时采集的干扰功率值向量；行向量1＝11...1为一个元素全为1的N维行向量；为了获得不同RB在全天采集功率值向量之间的相关性，计算所有RB在不同小时采集的干扰功率值向量之间皮尔森相关系数ρn,n+1如下： 其中，·表示向量乘法；T为向量或矩阵的转置操作；计算平均时间相关系数如下： 其中，的值越大，则表示不同RB上的干扰功率值随时间变化趋势越相同，基站受业务上行干扰可能性越大；所述的步骤3具体为：定义在小时m采集到的全频段RB干扰值向量为cm＝Im,1Im,2...Im,N,1≤m≤24，通过离散傅里叶变换得到其谱特征向量为：dm＝DFTcm＝dm,0dm,2…dm,N其中，dm,k,k＝0,1,...,N-1为cm＝Im,1Im,2...Im,N的离散傅里叶变换计算结果，具体如下： WN＝e-j2πN其中，Im,n为RBn在小时m的干扰电平值，单位为dBm；干扰测量矩阵CM×N每个行向量离散傅里叶变换构成的谱特性矩阵如下：

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