具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种技术方案：一种采用干扰免疫算法以降低无线网络射频干扰的方法，具体包括以下步骤：

步骤一：主动漫游机制，车载无线终端、单兵、手持终端等移动无线设备，在多无线基站设备间移动时，实时对网络内相邻基站进行背景扫描，一旦发现存在信号质量超过一定阈值的基站后，即预先请求；

步骤二：启动五级网络安全防护，其中五级防护如下：

第一级别：特有的HyMesh-v2无线传输协议，除电气化局同系列的无线设备之外，其他无线设备无法扫描、探测到该无线网络，做到高层次网络隐藏；

第二级别：无线网络内部通过对二层转发网络进行客户端隔离，为接入的普通用户仅提供有限的局域网内访问范围，并有效抑制广播风暴和病毒蔓延；

第三级别：PTP/PTMP无线建链时弱化蜂窝式SSID热点的暴露性，链路采用静态设备MAC身份互为绑定的WDS锁定连接方式，未经锁定的终端无法接入；

第四级别：设备间支持私有证书认证方式，证书可以根据客户需求自行生成，并下放于内部组网的各个设备嵌入式系统中，做身份互鉴；

第五级别：每台设备都可通过管理软件对登陆管理设备的管理员按照角色进行详细的权限分级，保证重要数据参数不被非超级管理员篡改；

步骤三：基于GIS的综合网络管理，对无线设备进行在线、离线的GIS位置管理，并可详细监控无线设备的运行状态，包括但不限于设备资源占用情况、工作电压、工作温度、端口协商速率、接收/发送吞吐量、信号场强值、CCQ、SNR、链路通断，同时支持对设备各参数、链路的报警提醒、报警字典查询、报警日志查询；

步骤四：TDMA时分多址，TDMA网络时隙的划分方法应根据实际的通信需求来决定，网络的时隙划分必须满足通信的实时性需求，同时也应考虑网络的效率，时隙太小网络的实时性好但是效率太低，时隙太长又不能保证通信的实时性，TDMA协议应用在对实时性要求比较高的数据通信中，性能比较稳定不存在CDMA协议(码分多址)的多址效应和远近效应，以及能解决无线网络中隐藏节点的问题，TDMA通过分配给每个用于一个互不重叠的时隙，使N个用户共享同一载波频道，所以它的频带利用率高，系统容量大，N个时分信道共用同一个载波频道，占据相同带宽，只需一部收发信机，所以互调干扰小，基站设备的复杂性小，更宽的传输带宽。在电路频谱效率一定时，TDMA比FDMA在信道上有更宽的的频带，这有利于改善干扰和多径衰落，增强通信质量；在TDMA系统中为了充分利用时间资源，应当把保护时隙压缩到最小，但是为了缩短保护时隙而把时隙边缘的发射信号加以明显抑制，将使发射信号的频谱扩展并会导致对相邻信道的干扰，在无线wlan网络中，可以通过降低频宽、增加扩展频点来保证稳定的传输效果；

步骤五：DRA延迟速率适配是为解决高干扰环境下传输效率低的问题而开发的射频干扰处理技术；DRA采用延迟的速率适配技术来避开类似于强脉冲的高干扰对无线基站的影响，提高系统在干扰环境下的传输效率，当强脉冲干扰出现时，无线基站不会立即降低调制速率，而是继续维持较高的调制速率，尽可能的缩短数据包的空中时间来避开干扰的影响，当强干扰持续发生时(非脉冲干扰)，无线基站在airX自适应算法的调节下延迟一段时间后，开始降低调制速率同时调整CCA(Clear Channel Assessment)门限来降低干扰对基站的影响，从而大大提高系统的传输效率；有效提高系统的抗干扰能力；有效提高强干扰环境下系统的吞吐量；有效提高系统抗强突发干扰的能力；有效保证无线系统的稳定性；

步骤六：被动子算法基于输入的数据进行运算，得出运算结果后，将结果上交到较高级的软件控制管理模块；由控制管理模块做相应的通讯通道的设置，然后，在该通讯通道的设置下，主动子程序基于输入的数据进行运算，得出运算结果后，将结果上交到较高级的软件控制管理模块，由控制管理模块做相应的射频前端的设置，被动子算法再开始工作，如此循环，创造性地完成干扰免疫算法，极大地提升了自组网系统的整体对干扰的抵抗能力，实现了有效地降低干扰的效果，从而达到了稳定和可靠地提高传输速率的目的，为了实现主动干扰免疫的设置，独创性地采用了Schulz循环迭代法，以求解伪逆矩阵，找到对天线阵的最佳控制参数。该算法经过了理论方面的推敲，基于简单的无线网络原理实验的数据结果显示，该算法显著地降低了噪音，和提高了传输速率，基于实际运行的无线自组网的使用经验和测试报告，可确认该算法确实达到了所有的预期和目标。

本实施例中，还包括NTPC，用于解决WLAN网络中的远近效应的智能功率控制技术，该技术通过降低发送给近端站点的ACK报文的功率来提高远端站点抢占信道资源的概率，进而达到近端站点和远端站点之间的负载均衡的目。

本实施例中，所述被动干扰免疫子算法用于对所有无线设备在运行的过程中对周边射频频点分布和占用情况做背景分析，发现同频、临频干扰出现一定频率和持续一定时间，启动被动干扰免疫子算法，自动规避占用率较高的频点，弹性选择设定频宽内的纯净频点进行数据通信，保证业务数据低延迟、实时传输。

本实施例中，所述主动干扰免疫子算法用于设法降低射频前端发射的无线信号干扰和降低接收的干扰，基于对移动客户端的天线阵做波束赋形的方法来实现；

主动干扰免疫子算法的技术背景如下：

通常，移动客户端的无线设备都可看到多个基站。移动客户端可能接入开放式住宅无线网络，商业无线网络，公司无线网络，或网状无线网络。现在，无线电设备和天线的数量持续地不断增加，根据统计后公布的结果可知，只有少数时间区间，和少数热点区域的基站的通讯速率的容量得到最大限度的利用，实际上，多数基站经常有剩余容量，如果1个客户端设备与多个基站通信，则可以同时充分利用这些众多基站的剩余容量；

为了说明和公式推导的简单，假设一个移动客户端可以有2套，或更多套的天线和收/发系统。有多个基站。每一个基站只有1套天线和收/发系统，利用多用户，多输入，多输出(MU-MIMO)技术，可以提高移动客户端与基站之间通讯码流的吞吐量，和无线连接的可靠性。对于上行链路，我们使用对移动客户端的多天线的多用户波束赋形，使客户端设备可以向多个基站发送多个数据流。对于下行链路，我们可以使用同样的技术，使基站设备同时向某个移动客户端发送多个数据流。我们称基于此技术的设备为智能辐射天线系统，该系统可以与已有的通讯标准兼容。只需要再增加算法软件，和对天线及相关硬件的控制软件，就可以显著提高基站与基站间的码流通讯吞吐量，和基站与移动客户端之间的吞吐量，实验验证了此概念；

主动干扰免疫子算法的主要特征为：

智能天线也称为可以做波束赋形的阵列天线，它由多个天线单元组成的阵列，波束形成网络，和波束形成算法，三部分组成。它通过满足某种准则的算法去调节各阵元信号的加权幅度和相位，从而调节天线阵列的方向图形状，达到增强所需信号，同时抑制干扰信号的目的。智能天线技术适宜于时分复用(TDD)方式的通信系统，能够在较大程度上抑制多用户干扰，从而提高系统容量；

主要特性：扩大系统的覆盖、传输区域；提高系统容量；提高频谱利用效率；降低基站发射功率，节省系统成本；减少信号间干扰与电磁环境污染；基于多用户的多输入和多输出技术的波束赋形

主动干扰免疫子算法(基于Beamforming波束赋形)的基本步骤和逻辑：首先，以从移动客户端到基站的上行链路为例，来说明波束赋形的基础理论原理，从基站到移动客户端的下行链路的原理相同，对于智能辐射天线系统的上行方向，我们将移动客户端的所有天线当作1个阵列，对每一个天线的参数做设置，从而实现阵列天线的波束赋形，波束赋形后的阵列天线可以与某1个基站的1个天线通讯。当完成了一部分数据的传输后，根据需要，可以在下一个时段，重新对移动客户端的天线阵列做波束赋形，向另1个基站的1个天线传输数据，在包含许多时段的时长内，好像是形成了多用户波束赋形，而且是并行传输数据流，到一组可用的基站。为了避免额外的通讯流量的开销，我们使用来自控制和广播数据包(例如信标)，以测量下行链路信道，然后，利用信道互易性估计上行链路信道，根据信道增益和其他的参数，选择最佳容量的基站，当移动客户端移动时，客户端和连接的基站之间的信道的性能参数将被改变，那么，移动客户端也需要改变波束赋形参数以保持噪音的接近于零的状态，此外，如果选定的连接基站的最优子集也发生了足够大的改变，客户端设备将在两个基站之间发起移动切换，以保持客户端与基站之间的最佳通讯状态；

主动干扰免疫子算法对波束赋形的基本理论，包括如下：

一、天线阵参数的矩阵方程的推导：

智能辐射天线系统中，多用户波束赋形是一个关键的上行链路技术。假设一个移动客户端有M个天线，需对它们做波束赋形，以与N个基站通讯。每个基站有一个天线，对于多波束赋形，我们可以将在基站i接收到的信号表示为：上式中，x＝[x1，x2，…，xN]T是对所有N个基站接收器的传输信号向量，hi＝[hi，1，hi，2，…，hi，M]是从移动客户端到基站接收器i的频道矢量，qi＝[qi，1；qi，2；…；qi，M]T是从移动客户端到基站接收器i的天线增益控制矢量，以做波束赋形。n是加性噪声的向量，并且包括来自其他网络的干扰，si是归一化的移动客户端天线的发射信号，具有发射功率Pi；在上式中，第一项和第二项表示分别来自其他移动客户端的预期传输和干扰，每个基站接收器在解码接收的数据包时，将干扰和噪声作为可简单相加的高斯噪声对待。因此，可达到的总和传输码流速率是：其中为了使码流速率R达到最大值，可以选择最佳的qn和Pn值。但，这是非常复杂的，特别是当有大量接收器。使分母的值最小，以接近于零是另一个效果很好的方法。其优点是解决方法比较简单。主要思路是正确选择qj，使得对于所有的j不等于i，hi*qj＝0。

假设客户机设备将数据包传输到N个基站中的S个基站。设H(S)和Q(S)分别表示相应的和Q＝[q1···qN]的子矩阵。为了达到分母最小，需求解Q(S)。Q(S)的解是H(S)的伪逆矩阵；

Q(S)＝H(S)^*(H(S)H(S)^*)^-1，然后根据充水算法选择Pj以使总速率的值最大。或使用其他功率分配算法，同时兼顾基站之间通讯信号功率分配的均衡性，来选择Pj。

移动客户端能够控制传输到每个基站的数据包的大小，以使得到不同基站的传输同时结束。这样可以提高空间复用率。并可简化ACKs机制。基站成功接收这些数据包后，将ACK发送回移动客户端。然后，利用干扰消除技术，客户端可同时解码ACK。

用Schulz循环迭代法求解伪逆矩阵

下面简要说明求解方法的公式推导。为了求解H(S)的伪逆矩阵，设V是H的伪逆矩阵，则

HV＝I

HV-1＝I-1

H＝-1

-1-H＝0

令()＝-1-H＝0

对上面的矩阵等式采用下面的新型非线性求解式；

Y_n＝V_n-f′(V_n)^-1f(V_n)-2^-1

×(f′(V_n)^-1f"(V_n))(f′(V_n)^-1f(V_n))²，

Z_n＝Y_n-2^-1f′(Y_n)^-1f(Y_n)，

V_n+1＝Y_n-f′(Z_n)^-1f(Y_n)，n＝0，1，2，....

注意，上式是新颖的，并且可以由其导出一种新的矩阵迭代算法，以有效地求解矩阵的一般逆矩阵。下面的迭代方法可以求得一个矩阵的逆矩阵：

得到的方案包含矩阵幂，所以很难于运算。为了解决这个问题，我们重写上面得到的迭代公式，以减少计算量和矩阵乘法次数，达到尽可能高效的运算；

ψ_n＝AV_n，

ζ_n＝3I+ψ_n(-3I+ψ_n)，

v_n＝ψ_nζ_n，

上面的公式中，是单位矩阵。如果给矩阵V一个合适的初始值，矩阵序列迭代{}＝∞到＝0将收敛到-。

作为参考的迭代运算程序如下。

Id＝SparseArray[{{i,i}->1.},{n,n}]；

V＝[email protected][1/Normal[Diagonal[A]]]；

Do[V1＝SparseArray[V]；

V2＝Chop[A.V1]；V3＝3Id+V2.(-3Id+V2)；

V4＝SparseArray[V2.V3]；

V＝Chop[-(1/4)V1.V3.SparseArray[-13Id

+V4.(15Id+V4.(-7Id+V4))]]；

Print[V]；L[i]＝N[Norm[Id-V.A,1]]；

Print["The residual norm is:"

Column[{i},Frame->All,FrameStyle->Directive[Blue]]

Column[{L[i]},Frame->All,FrameStyle->Directive[Blue]]]；

,{i,1}]；//AbsoluteTiming

经对比实验测得，采用了干扰免疫算法后，数据传输量可增加30％到50％。验证了算法理论的正确性。

本实施例中，波束赋形的天线由多个天线单元组成的阵列、波束形成网络、波束形成算法，三部分组成，它通过满足某种准则的算法去调节各阵元信号的加权幅度和相位，从而调节天线阵列的方向图形状，达到增强所需信号，同时抑制干扰信号的目的，智能天线技术适宜于时分复用、方式的通信系统，能够在较大程度上抑制多用户干扰，从而提高系统容量，波束赋形可从2个方面降低干扰，其中一个方面是由于射频电波能量的空间分布的改善，使得目标接收天线可以收到更大的信号，而非目标天线则接收到较小的干扰信号，另一方面时在信号有相同信噪比的条件下，可以降低发射的总射频电波能量，从而达到降低对非目标天线的干扰。

本实施例中，还包括NTPC，用于解决WLAN网络中的远近效应的智能功率控制技术，通过降低发送给近端站点的ACK报文的功率来提高远端站点抢占信道资源的概率，进而达到近端站点和远端站点之间的负载均衡目的。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。