大数据时代的无线电监测
- 格式:doc
- 大小:78.00 KB
- 文档页数:4
频谱监测技术在无线电通信中的应用研究近年来,随着无线电通信业务的不断发展以及无线电频率资源的日益紧张,频谱监测技术逐渐成为了无线电通信中一个不可或缺的环节。
频谱监测技术是通过对无线电频率资源进行监测、识别和分析,从而有效地保障无线电通信业务的正常运行,提高频率资源的利用效率。
本文旨在探讨频谱监测技术在无线电通信中的应用研究。
一、频谱监测技术的基本原理频谱监测技术是指通过对空中无线电电磁波信号进行在线监测、采集和分析,以了解空中无线电信号的频段、功率、带宽、调制方式等基本参数和特征。
频谱监测技术主要包括以下几个环节:无线电信号采集、信号处理和频谱分析。
其中,无线电信号采集是指利用专用的无线电接收设备对空中无线电信号进行接收和采集;信号处理是指对采集的信号进行滤波、放大、数字化等处理;频谱分析是指对处理后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)、自相关分析等,以获得无线电信号的频谱和调制方式等信息。
二、频谱监测技术在无线电通信中的应用研究频谱监测技术在无线电通信中的应用非常广泛,主要包括以下三个方面:1、频率资源管理频谱监测技术可对空中无线电信号进行实时监测和识别,及时发现和判定空中无线电信号的干扰和冲突情况,从而协调和管理空中频率资源,提高频谱利用效率。
例如,频谱监测技术可以实现对电视、电话、无线电通信等重点频率资源的动态监测和管理,为无线电通信业务的正常运行提供保障。
2、无线电信号研究频谱监测技术可对空中无线电信号进行深入研究,掌握和分析空中无线电信号的分布、传播、调制等特性,为无线电通信技术的发展提供支撑。
例如,频谱监测技术可以对无线电信号强度的分布、干扰源的发生等问题进行研究,为无线电通信技术的改进提供技术支撑。
3、无线电信号追踪频谱监测技术可通过对空中无线电信号进行实时监测和分析,对无线电信号的源头进行追踪和定位。
例如,频谱监测技术可以对无线电信号的波特率和调制方式等进行识别和分析,从而追踪无线电信号的源头,对违规行为或非法使用无线电设备的行为进行制止。
无线电电磁环境监测系统及监测数据分析作者:蒋仟来源:《名城绘》2020年第07期摘要:无线电技术逐渐发展,各类无线电业务也层出不穷,台站数量高速增加,无线电频谱资源呈现紧张化,电磁环境也开始变得复杂。
在当下的电磁环境变化下,必须深入研究探索,建立一体化监测系统,并实行无线监测,整合数据信息,进行进一步分析。
关键词:无线电;环境监测;监测数据引言电磁环境监测系统是复杂电磁环境构设的重要组成部分,主要应用于监测各种通信和雷达信号,并对信号进行测量定位,获取信号频率,以及特征参数。
而后,需要对监测结果进行评估预测,及时调整电磁环境。
本文会多角度介绍电磁环境监测系统设计,并具体分析监测站布局、监测距离、灵敏度,以及测向精度的估算方法,制定详细的实施方案,其中也包括体系框架的设置。
一、无线电监测技术研究的现状分析从宏观角度分析,无线电监测系统主要具备三种功能;分别是监测电磁环境,划分与分配频带,并为频率指标提供准确的数据、对无线电信号实行全方位探测定位查处等,确保无线电波的稳定运行、对部分无线电用户进行管控,引导用户在规定的频率中开展业务。
在无线电电磁监测管理中,必须对频谱监测功能进行精准定位,促进监测技术与数据分析的长远发展。
近几年来,频谱监测体系逐步完善,且都建立了网络管理系统。
而无线电电磁环监测网络主要由以下几个部门组成,监测控制中心、移动监测站、可搬移站、大型固定监测站、小型固定监测站、便携式监测设备等,各个站点的工作重心各有不同。
无线电监测系统的主要任务是:随时监察与测试无线电网络的运行状况、管理无线电频谱、查找具有干扰性的无线电源,保证航空、电信等部门的基本用频权益。
从目前的发展情况来看,“北斗”卫星导航体系仍处于发展中阶段,整体结构还不完备;但是,无线电监测技术却逐渐创新发展,监测系统与设备处于更新状态,这也为电磁环境创建安全的外部保障。
所以,在新时期背景下,无线电电磁环境监测必须拓展核心业务,将无线电技术融入信息化领域,实现对电磁环境监测的网络化、智能化发展,并在特定的区域范围内实行联合监测与信息共享,提高无线电监测与管理效益,促进环境监测系统的可持续性发展。
无线电频谱管理的频谱监测常见问题解决无线电频谱管理是当前信息社会中不可或缺的一部分,频谱监测作为其中的重要环节,能够有效地保障无线电通信的正常运行。
然而,在频谱监测过程中,也常常出现各种各样的问题,例如频谱干扰、频谱利用效率低等。
本文将针对无线电频谱管理的频谱监测中常见的问题进行探讨,并提出相应的解决方案。
频谱监测中常见的问题之一是频谱干扰。
频谱干扰是指在无线电通信中,由于外界因素或其他无线电设备的运行而导致的信号受到干扰,造成通信质量下降甚至无法正常通信的情况。
频谱干扰的主要原因可能是由于频谱资源的重叠使用,或者是无线电设备的电磁兼容性问题。
为了解决频谱干扰问题,可以采用一些技术手段,如频谱监测技术和频谱优化技术。
频谱监测技术可以通过对频谱进行实时监测和分析,及时发现干扰源并采取相应的措施。
而频谱优化技术则是通过对频谱资源的合理分配和利用,减少频谱资源的重叠使用,从而降低频谱干扰的发生率。
另一个频谱监测中常见的问题是频谱利用效率低。
频谱资源是有限的,如何更好地利用频谱资源,提高频谱利用效率是无线电频谱管理中的一个重要课题。
频谱利用效率低的原因可能是由于频谱资源的浪费,或者是由于频谱资源的不合理分配和利用。
解决频谱利用效率低的问题,可以采取一些措施,比如通过频谱监测技术对频谱资源进行实时监测和管理,及时发现并解决频谱资源的浪费现象。
另外,还可以通过改进频谱分配政策,优化频谱资源的分配和利用方式,提高频谱资源的利用效率。
除了频谱干扰和频谱利用效率低外,频谱监测中还存在着其他一些常见问题,比如频谱监测技术的不足和频谱资源的管理不规范等。
解决这些问题的关键在于加强对频谱监测技术的研发和应用,提高频谱监测技术的精度和灵敏度;同时,还需要加强对频谱资源的管理和规范,建立健全的频谱资源管理体系,加强对频谱资源的监管和保护,确保频谱资源的合理分配和利用。
综上所述,无线电频谱管理的频谱监测中存在着一些常见问题,如频谱干扰、频谱利用效率低等。
通信行业中的5G网络性能监测与故障诊断方法随着信息技术的飞速发展和通信行业的快速进步,5G网络已成为当前通信领域的热门话题。
作为下一代通信技术的代表,5G网络将为用户提供更快、更稳定和更可靠的连接。
然而,在实际使用过程中,5G网络也面临着网络性能监测与故障诊断的挑战。
本文将探讨通信行业中的5G网络性能监测与故障诊断方法。
5G网络的性能监测是保证网络正常运行的重要环节。
在监测方面,首先需要进行网络覆盖范围的监测。
通过合理布局监测设备,可以对5G网络的覆盖范围进行全面、精确地观测。
同时,可以利用专业的监测仪器,如无线电频谱分析仪,对5G网络的信号强度、频率利用率等进行监测和分析。
其次,对5G网络的带宽、时延、容量等性能指标进行监测,以确保网络运行在稳定和高效的状态下。
通过定期检查性能指标,可以及时发现网络问题并采取相应措施进行修复。
除了性能监测,故障诊断是另一个重要的任务。
5G网络在持续运行的过程中可能会出现各种故障,如设备故障、信号干扰等。
为了准确诊断故障并进行修复,通信行业需要采取一系列有效的故障诊断方法。
首先,可以利用网络监测数据分析来定位故障的具体位置。
通过分析大量的监测数据,可以找出异常点,从而锁定潜在的故障位置。
其次,可以采用远程监控和管理技术来实时监测网络设备的运行状态。
一旦出现故障,运维人员可以迅速定位并采取相应的措施进行修复。
此外,还可以利用故障数据库和知识库来查找类似故障的解决方案,以提高故障诊断的效率和准确性。
在5G网络性能监测与故障诊断中,测试与验证也是不可或缺的环节。
通过测试与验证,可以验证5G网络的性能和功能是否符合设计要求,并及时发现潜在问题。
其中,测试方法可以包括仿真测试、实验室测试和现场测试。
仿真测试可以模拟各种场景和用户行为,评估5G网络在各种条件下的性能表现。
实验室测试可以通过构建小规模的5G网络来验证性能和功能。
现场测试是对实际网络进行性能监测和故障诊断的有效手段。
无线电频谱监测技术研究随着技术的不断发展和应用的拓展,无线电技术已经成为我们生活中不可缺少的一部分。
无线电技术包括无线通信、遥感技术、雷达技术等等,而在这些技术的实现中,频谱监测技术起着非常重要的作用。
频谱监测技术主要是通过对无线电频谱进行监测,以保证其正常使用及规范管理。
本文将探讨无线电频谱监测的技术研究。
一、频谱监测技术的定义频谱监测是指通过无线电信号的接收与分析,对特定频段及时监测、分析和判读,以保证频率资源的有效利用和管理。
是一项动态的工作,通过对频段的实时监测,以判断频段中无线电信号的类型、调制方式、发射功率等参数,从而对频段进行管理及调度。
二、频谱监测技术的发展历程自从无线电技术产生以来,频谱监测技术就一直是无线电管理、应用等方面的基础和关键。
无线电技术发展到21世纪,频谱资源呈现出日益紧缺的局面,频谱监测技术的作用也随之变得更为重要。
尤其是近年来,无线电技术进入了5G时代,更多的频段被开放,频谱管理和监测技术也在不断地发展,以满足新一代无线通信的需要。
三、频谱监测技术的主要手段1. 频谱监测预处理技术在频谱监测中,预处理是非常重要的一环,它直接决定了后续处理的准确度和精度。
预处理技术包括降噪、滤波、抗干扰等方面,需要通过硬件设备和软件算法进行实现。
2. 频谱监测检测技术检测是指对信号所处的频带、频段等进行检测,并判断它们的性质和特征。
其中,主要包括功率检测、频率检测、调制方式检测、占用度检测、合法性检测等方面的技术,其目的是对信号进行分类、识别和处理。
3. 频谱监测定位技术频谱定位技术是指对于某一频率段内的无线电信号进行定位,目的是对异常信号进行准确定位,同时对于非法信号进行及时处理。
当前常用的定位技术有方位角定位、距离测量定位、信号叠加定位、天线阵列定位等。
四、频谱监测技术的应用1. 无线电频谱监管频谱管理是指对于无线电频谱的合理规划和管理,以确保频率资源的公平分配和有效利用。
而频谱监测技术则是频谱管理的关键,主要应用于频谱分配和频谱管理的监管等方面。
无线电频谱资源是国家重要的战略性资源。
近年来,无线技术应用发展日新月异,无线电频谱资源需求急剧膨胀,频谱资源稀缺程度不断加大。
为了进一步掌握频谱资源使用情况、加强无线电频谱科学规划与优化配置、完善无线电台站管理及电波秩序维护、提升无线电管理工作水平,开展频谱使用评估专项活动迫在眉睫。
“十三五”开局之际,上海市无线电管理局基于大数据频谱地图,为无线电频谱评估活动提供技术支撑,切实解决资源是否摸清、台站是否管好、干扰查处是否及时、保障工作是否有效等实际问题,全面加强频谱监测管理。
上海市无线电管理机构的探索实践,将为相关行业管理者带来哪些启发?大数据频谱地图 创新上海无线电管理文/周文虎迎“十三五” 上海全面加强频谱监测管理当前,无线电管理工作涉及范围广阔,包括无线电台站管理、无线电波秩序管理、无线电发射设备管理、重点业务和重大活动无线电安全保障……这些工作均建立在充分、合理、安全利用频谱资源的基础之上。
与土地、矿产、河流、森林一样,无线电频谱亦是重要而稀缺的国家战略资源。
随着我国经济发展步入新常态,频谱资源在实现中国经济提质增效升级、推动社会民生发展、保障国防建设中发挥着越来越重要的作用。
如何更好地利用、监管频谱资源,是无线电管理工作者面临的重要课题。
上海市无线电管理局结合频谱管理工作现状,及近年2G 、3G 、4G 网络调整、5G 网络规划的市场大势,从实际出发,针对现有频谱监测、管理工作总结相关问题。
从频谱资源本身角度看,资源使用效率还有待提高。
传统频谱资源管理相对侧重事前,如频率规划、分配、指配等工作。
以频谱监测为主的事中、事后监管侧重用频秩序性的考量,对存量资源的使用效率、效益等情况还未做到充分可视化管理。
一些已经分配但长期闲置、低效利用的资源,应该及时评估核查,及时回收资源,合理安排。
目前,相关回收工作机制尚未建立,对频谱资源的全过程管理尚有待加强。
从频谱资源管理工作手段来看,频率分配以行政分配为主,较为单一。
无线电监测技术的研究与应用分析发布时间:2022-08-04T05:53:50.703Z 来源:《科学与技术》2022年第3月6期作者:王启立[导读] 无线电设备和相关资源已经深入渗透我国工业和信息化进程的方方面面,王启立新疆克拉玛依市无线电管理局摘要:无线电设备和相关资源已经深入渗透我国工业和信息化进程的方方面面,在其广泛应用于生产、生活的各个领域。
同时,无线电的信号干扰事件也不断发生,在通信和交通等领域,这种干扰事件的影响尤其强烈,人们都希望拥有稳定的、强度适当的信号传输。
因此,对于无线电信号的监测就显得尤为重要。
此外,大数据时代和无线网时代的到来意味着要有成熟的、可靠的信号通信处理技术来支撑。
关键词:无线电;监测技术;研究;应用对于无线电监测技术领域,信号的识别和处理一直是焦点,无论是军事还是民用方面,有效的信号监测和处理,都能保障自身的数字安全,对抗对方的信号干扰和电子抵抗,保护社会的交流沟通顺畅和信息安全。
近年来,关于信号识别和调解的无线电监测技术越来越受到各个学者的重视,逐渐成为这个领域的重点问题。
1.无线电监测信号的特征分析信号的一般技术特征所对应的技术特点和技术参数比较容易分析识别和提取测量。
一般技术特征中各种信号共有的特征主要有以下几个方面。
(1)工作频率。
对包含有载频的无线电信号,如AM信号、ASK信号等,工作频率指载频频率;对于不包含载频的信号,如SSB信号,由监测测量得到的工作频率一般为信号频谱的中心频率。
(2)信号的频谱结构与带宽。
(3)信号的波形与相对电平。
信号的波形可以在显示器上显示出来,它是识别信号的重要依据。
严格来讲,信号的电平应该在监测接收机内部电路放大处理后的相对电平。
(4)信号的来波方位,这是由无线电测向确定的。
(5)电波的极化式。
在短波、超短波采用地面波和天波传播的情况下,信道对电波的极化方式影响很大,在监测接收无线信号时,一般不考虑电波的极化问题。
但对某些微波通信信号而言,如微波接力通信信号,信道对电波的极化影响较小,监测接收必须考虑电波的极化问题。
人工智能技术在无线电频谱管理中的应用研究无线电频谱是指在一定范围内的电磁波频率的集合,是实现无线通信、无线电广播、卫星通信等多个应用场景的基础。
然而,频谱资源有限,其分配和管理对广播电视、移动通信等发展有着极其重要的影响。
为了保障无线电频谱资源的利用率和公平性,在无线电频谱管理中应用人工智能技术,借助大数据和机器学习等技术手段,肯定能够进一步提升效率,降低成本,并加强监管和治理。
人工智能技术在无线电频谱管理中的应用,一方面是在频率规划、频率控制、信号监测、干扰源定位等方面,通过对频谱属性进行分类、判别和识别,提高频谱资源的可靠性和资源利用效率;另一方面,还可以通过算法、模式和优化算法的整合,预测和识别各类干扰源,从而实现频谱管理的协调性和流畅性。
这些技术手段的应用,可以提高频谱管理的效率,加速对新兴技术的响应和管理,更好地支持各类无线通信科技的发展。
在频谱规划领域,人工智能技术能够对各类频率负载和容量加以评估,并预测不同能力的无线电设备对特定频段的需求。
同时,基于人工智能技术的聚类和分类算法,可以进一步实现效率优化和频段分配控制。
例如,通过机器学习算法,系统可以自适应地选择最合理的数据类型,进而实现更有效率的频谱利用。
人工智能技术也可以帮助实时监测无线电信号和干扰源,并进行快速异常分析和处置。
例如,机器学习技术可以对无线信号进行监测和分类,进而比对不同信号的干扰特征,并进行统计学分析和纠正措施。
这些基于人工智能技术的监测系统,能够更快速地响应各类干扰情况,并进行相应的处理和纠正。
另外,基于人工智能技术的无线电频谱管理监管系统,也可以通过机器学习等算法手段,对违规发射源的定位、追踪和检测等措施加以执行。
这样,无线电频谱管理监管系统在基于规范和标准的每日监管过程中,可以更好地兼顾技术性和法律性,并提高管理制度的可扩展性与规模性。
总之,人工智能技术在无线电频谱管理领域的应用,可以帮助提高现有频谱资源的利用率,扩大无线通信技术的应用领域和使用范围,为广大的人民群众提供更加高效的科技服务,进而更好地支撑经济、社会和人类文化的进步。
无线电监测系统中频谱仪器研制与应用无线电监测系统是一种用于监测和控制无线电频谱的关键设备。
中频谱仪器作为无线电监测系统的核心部件之一,在无线电频谱管理和监测中起着至关重要的作用。
本文将探讨中频谱仪器的研制与应用。
中频谱仪器是一种能够在中频范围内测量和分析电磁信号的仪器。
它可以对无线电频谱进行高精度的测量和分析,实现对无线电信号的检测、识别和定位,为无线电频谱管理提供重要的数据支持。
中频谱仪器主要由射频前端、中频处理单元和控制处理单元组成。
射频前端负责接收和放大电磁信号,中频处理单元则负责对接收到的信号进行放频、滤波和放大等处理,控制处理单元用于控制和管理中频谱仪器的工作。
在中频谱仪器的研制中,关键技术包括高频射频电路设计、中频处理算法和控制系统设计等。
高频射频电路设计要求在宽频带范围内具备高增益和低噪声特性,以保证对信号的接收和放大效果。
中频处理算法需要通过数字信号处理技术实现对电磁信号的频谱分析和信号识别。
控制系统设计需要实现对中频谱仪器的参数设置和工作状态的控制。
在无线电监测系统中,中频谱仪器的应用非常广泛。
首先,中频谱仪器可以用于频谱监测和频率规划。
通过对无线电频谱的实时监测和分析,可以了解当前的频谱利用情况,对频率资源进行规划和管理。
其次,中频谱仪器可以用于无线电干扰监测和定位。
通过对干扰信号的分析和定位,可以快速排除无线电干扰源,提高无线电通信质量。
此外,中频谱仪器还可以用于电磁环境监测和电磁波安全评估,为保护环境和人类健康提供科学依据。
为了提高中频谱仪器的性能和可靠性,目前研究人员正致力于开展多个方面的工作。
首先,研究人员通过优化射频前端电路和中频处理算法,提高中频谱仪器的信号接收和分析能力。
其次,研究人员在无线电频谱监测领域开展大量实地测试和数据分析工作,为中频谱仪器的进一步研发和应用提供支持。
同时,还有研究人员致力于开发更加智能化和自动化的中频谱仪器,提高其在无线电监测系统中的应用效果。
无线电监测中多站测向交叉定位精度研究摘要:针对无线电监测展开分析,总结多站测向交叉定位原理与工作内容,其次分别从多站测向交叉定位精度与仿真实验分析两个方面进行讨论,总结影响测向交叉定位精度的因素,最后总结启示,实施无线电监测工作,应该要重点分析周围环境,保证测向交叉定位精度。
关键词:无线电监测;多站测向交叉定位;电磁环境;空中电波无线电监测领域测向交叉定位是一项重要技术手段,用于日常信号监测、确定干扰源与不明信号。
随着当前无线电业务的创新,台站数量越来越多,致使无线电频谱资源越来越有限化,增加了电磁环境复杂性。
无线电监测有利于空中电波秩序管理与维护,一般会运用无线电定位系统,该系统在干涉仪测向体制交叉定位系统基础上运行。
如果排除信号监测覆盖、监测站站址测量误差等条件,通过几何稀释精度可以达到超短波监测网精准定位的目的。
基于此,下面重点围绕无线电监测领域的多站测向交叉定位精度展开讨论。
一、测向交叉定位实施无线电监测需要实时监督无线电管理范围信号特征与工作特征,例如敌方无线电信号频率、调制方式与工作特征等。
展开测向定位测定对象是无线电管理范围无线电信号来波方位,通过定位明确被测无线电辐射源所在地理位置[1]。
获取被测无线电信号的特征参数与工作特征之后展开分析,确定被测无线电通信网结构、通联规律,了解设备分布与类型等重要数据,采集无线电干扰设备的具体位置信息[2]。
无线电监测设置监测站,负责目标信号源的侧向交叉定位,检测获取目标信号示向度。
按照监测站和目标信号源位置关系便可以总结方程,经过简化之后获取目标信号源位置坐标。
如果采用多站测向交叉定位,在设置监测站时数量通常设定为n个,全部参加到测向交叉定位中。
选择监测站所在位置,若系数矩阵可逆,需要运用最小二乘法,获得目标信号源位置坐标[3]。
例如监测站设置为S1(x1,y1)、S2(x2,y2),目标信号源设置为T(x,y)。
S1、S2监测得到目标信号示向度是φ1、φ2,得出监测站、目标信号源位置关系的方程如下:①,经过简化之后,得出目标信号源位置坐标,即X=H-1Z。
大数据时代的无线电监测
2014-07-23来源:中国信息产业网作者:马方立
近年来,“大数据”已经成为一个热点词汇。
最早提出大数据概念的全球知名咨询公司麦肯锡认为,“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长浪潮的到来。
”无线电管理领域也不例外。
随着无线电业务的迅猛发展、无线电设备的日益增多,以及无线电监测设施的不断建设,对于数据量越来越庞大的无线电管理,特别是无线电监测来说,已经不可避免地需要拥抱大数据时代。
截至2013年年底,我国已经建成1000多个固定监测站、上千个移动站、1 000多个可搬移设备。
利用这些监测设备开展的频谱扫描、信号测量、占用度分析等工作产生了大量的监测数据。
这些数据类型复杂多样,除了频谱扫描数据,还有IQ数据、AD采样数据及音频、测向和定位数据等。
大量的监测数据并不提供现成的有价值的信息。
如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,为无线电管理提供快速的技术支撑,切实解决资源是否摸清、台站是否管好、干扰查处是否及时、保障工作是否有效等实际问题,是目前大数据背景下无线电监测亟须重点研究的方向。
以大数据处理为核心的网格化监测
《大数据时代》的作者维克托说:“大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山一角,绝大部分都隐藏在表面之下。
”如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
延伸至无线电管理领域,如果说监测数据是财富,那么网格化监测数据就是宝藏,而大数据技术就是挖掘和利用宝藏的利器。
没有强大的计算能力,数据宝藏终究是镜中花;没有网格化监测数据的积淀,大数据技术也只能是杀鸡用的宰牛刀。
无线电监测网是一种典型的传感网,而网格化监测的数据采集、存储、处理是一种典型的大数据技术架构。
依靠网格化无线电监测设施,利用大数据技术,分析挖掘海量无线电监测数据,从而实现统计、分析、发现、预测等功能,充分发挥无线电监测数据效能,为无线电管理提供有用信息。
通过网格化监测和大数据技术的结合,无线电资源管理手段将得到大幅提升。
网格化监测覆盖广、频段宽、时间长,可以全面掌控频谱资源使用和演变动态,并且通过广域、全时监测,实现多域的统计和深度分析,获取频谱态势也将更加主动。
而且,随着监测“粒度”细,数据挖掘深,可以实现频谱管理的精细化。
同时,台站管理功能也将得到进一步强化。
利用监测辅助台站管理,实现对在用频率和发射设备的远程监控,分析监测检测结果,掌控台站工作状态,提升台站监管的时效性和覆盖率。
此外,还可以更好地服务经济社会发展。
数据的深度挖掘可以为业务使用者提供电磁环境态势,为公众和企业提供电磁环境数据,打造开放的无线电监管平台,实现数据共享,发挥无线电管理行业优势,为国防建设、社会发展作贡献。
四大关键技术助力监测数据“深加工”
无线电监测已经积累了海量数据,这些数据还在不断急速地增加,给无线电监测带来两个巨大的变化:一方面,在过去没有数据积累的时代无法实现的应用现在终于可以实现;另一方面,从数据匮乏时代到数据泛滥时代的转变,给数据的应用带来新的挑战与困扰。
如何从海量数据中高效获取数据,有效深加工并最终得到感兴趣的信息变得异常困难,需要具备下面4个关键技术:一是数据存储和预处理技术。
监测节点采集了很多数据,如果要将这些海量数据全部传输到数据中心进行有效的分析统计,会给现有通信网的传输能力和数
据中心的处理能力带来很大挑战。
利用大数据分布式存储集群概念,可将原始采集数据做一些简单的清理和预处理工作,将其暂时缓存在监测节点端。
数据预处理有多种方法:数据清理、数据集成、数据变换以及数据归约等。
这些数据预处理技术可以大幅提高数据挖掘的质量,并减少实际挖掘所需要的时间。
二是分布式计算技术。
分布式计算是一种把需要进行大量计算的工程数据分成小块,由多台计算机分别计算,再上传运算结果,将结果统一合并得出数据结论的技术。
目前常见的分布式计算项目通常使用世界各地上千万志愿者计算机的闲置计算能力,通过互联网进行数据传输。
如分析计算蛋白质的内部结构和相关药物的Folding@home项目,该项目结构庞大,需要惊人的计算量,由一台电脑计算是不可能完成的,借助分布式计算可以相对廉价地完成计算任务。
其他还有如模拟百年以来全球气象变化,并计算未来地球气象的;主攻医药领域,以寻找抗癌药物和天花疫苗为主的United Devices等项目。
在网格化监测中,可利用监测节点的计算功能实现这一技术。
各个监测节点(任务服务器)在监测中心(作业服务器)的统一调度下,根据不同的业务类型(客户端)和工作目标(客户端),分布式计算完成各自的数据挖掘任务,将结果上传到监测中心,再进行高层次的统计,形成有价值的数据处理结果。
三是数据挖掘技术。
数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。
数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
网格化无线电监测中的数据挖掘主要是通过分析和统计监测网中各个监测设备产生的频谱扫描数据、IQ数据、解调结果数据、占用度统计数据等,生成各种频谱资源状态和趋势、台站工作状态、空间信号分布等。
四是数据处理结果的可视化。
可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。
在无线电监测工作中要将看不见的频谱资源用可视化手段展现非常重要。
无线电监测数据的可视化能够把抽象的监测数据变为直观的、以图形图像信息表示的、随时间和空间变化的物理现象呈现在管理者面前,使他们能够观察、研究。
网格化监测平台的可视化重点要做到:报表模板灵活、图表形式多样、OA集成展现、移动跨平台访问,使管理者看得明白、管得方便。
如今,大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域。
作为国家频谱资源的管理者,无线电管理机构要准确把握形势,积极应对挑战,重视数据的潜在价值,关注大数据前沿技术,加快推进其实际应用,使大数据技术早日应用于无线电频谱监管领域,推动无线电管理事业发展。