O-RAN 原生干扰检测在网络异构性下的研究
原文标题：O-RAN-Native Jamming Detection Under Network Heterogeneity
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论文提出统计集成方法（SEM），结合自适应 MAD 基线检测、计数异常检测与突变检测，在 O-RAN 架构下实现无需专有硬件的干扰检测。基于八个异构 5G 环境约 25 小时测试数据，SEM 在分布偏移下比机器学习模型更稳健，并可映射为 Non-RT RIC 的 rApp。
- 问题
- O-RAN 干扰检测需跨异构网络泛化，学习模型在分布偏移下漏检。
- 方法
- 统计集成：自适应 MAD 基线、计数异常与突变检测加权投票，支持冷启动与监督两模式。
- 结果
- 基于约 25 小时、八个异构 5G 环境数据，分布偏移下比五种 ML 与五种 DL 模型更稳健。
- 影响
- 无需专有硬件即可部署干扰检测，可映射为 Non-RT RIC 的 rApp，适合运营商落地。
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