基于大数据的电磁频谱感知数据管理与挖掘
电磁波频谱管理技术
频谱监测技术的分类
1.按照监测方式的不同，频谱监测技术可分为被动监测和主动 监测两种。被动监测是指通过接收和处理无线电信号来获取频 谱信息，而主动监测则是指通过发射无线电信号并接收回波信 号来获取频谱信息。 2.按照监测对象的不同，频谱监测技术可分为固定监测和移动 监测两种。固定监测是指通过固定的监测站或监测设备对周围 的电磁波频谱进行监测，而移动监测则是指通过移动式的监测 设备对行进路径上的电磁波频谱进行监测。
▪ 频谱池技术
1.频谱池技术是一种将多个用户的频谱资源集中管理，实现共 享使用的技术。 2.该技术能够降低用户的频谱使用成本，提高整体利用效率。 3.频谱池技术需要解决用户间的干扰协调和管理机制等问题。
频谱资源共享技术
▪ 频谱资源共享技术的应用前景
1.随着无线通信技术的不断发展和应用场景的不断丰富，频谱资源共享技术的应用前景越来越 广阔。 2.未来，该技术将与5G、物联网、边缘计算等新兴技术相结合，为智能通信和智慧城市建设 等领域提供更多的支持和保障。
频谱规划与分配技术
频谱规划与分配技术
▪ 频谱规划与分配技术概述
1.频谱资源是有限的，需要进行科学合理的规划与分配，以满 足不同业务需求。 2.频谱规划与分配技术需要遵循公平、公正、透明、灵活的原 则，促进频谱资源的高效利用。
▪ 频谱规划与分配技术的发展趋势
1.随着移动通信、物联网、车联网等技术的快速发展，频谱规 划与分配技术将更加注重灵活性和动态性。 2.未来频谱规划与分配技术将更加注重智能化和自主化，通过 人工智能等技术提高频谱资源利用效率。
电磁波频谱管理技术
干扰协调与管理技术
干扰协调与管理技术
▪ 干扰协调与管理技术的概述
1.干扰协调与管理技术是电磁波频谱管理技术的重要组成部分，主要用于确保不同 无线电设备之间的正常工作，避免相互干扰。 2.该技术主要通过规划、控制、协调和监测无线电设备的频谱使用，以确保无线电 设备在不影响其他设备正常工作的前提下，能够充分利用频谱资源。
电磁态势智能感知关键技术研究
电磁态势智能感知关键技术研究电磁态势智能感知关键技术研究近年来，随着无人机、物联网和5G通信等技术的快速发展，电磁环境变得越来越复杂和拥挤。
为了有效利用电磁资源，保障国家安全和信息通信的顺利进行，电磁态势智能感知技术成为当前研究的热点领域之一。
本文将重点讨论电磁态势智能感知关键技术的研究进展和应用前景。
电磁态势智能感知技术是指基于传感器、信号处理、大数据分析和人工智能等技术手段，通过对电磁环境的感知、理解和分析，实现对电磁态势的智能化感知和识别。
它可以帮助实时监测和分析电磁环境中的各种干扰源、无线通信信号和电磁辐射源，并进行合理的资源分配和决策支持。
首先，电磁传感器的研发和应用是电磁态势智能感知的基础。
如何设计高灵敏度、高信噪比的传感器，并实现对广泛频率范围内的电磁信号的感知和采集是当前的研究重点之一。
例如，研究人员正在研发新型的宽频带雷达和光纤传感器，以实现对电磁信号的高效感知。
其次，信号处理技术在电磁态势智能感知中起着至关重要的作用。
通过对感知到的信号进行预处理、特征提取和信号识别，可以有效地分析和识别电磁环境中的各种信号源。
目前，常用的信号处理技术包括时频分析、小波变换和谱估计等。
此外，还有一些新兴的信号处理方法，如压缩感知、深度学习和稀疏表示等，正在被积极研究和应用于电磁态势智能感知领域。
与此同时，大数据分析和人工智能技术对电磁态势智能感知的进一步提升具有重要意义。
大数据分析可以挖掘和发现电磁环境中的潜在规律和异常信号，为态势感知提供更精确的信息。
人工智能技术，如机器学习和深度学习，可以通过建立模型和算法来解决传统方法难以解决的问题，并根据历史数据和经验进行决策和推理。
电磁态势智能感知技术的应用前景广阔。
首先，它可以应用于国防军事领域，提高对电磁干扰和敌方通信信号的感知和识别能力。
其次，它可以应用于公安安全领域，用于监测和识别无线通信设备的非法使用和犯罪活动。
此外，电磁态势智能感知技术还可以应用于无线通信和电子设备领域，优化无线资源分配和频谱利用效率，提升通信质量和用户体验。
面向频谱数据库的电磁频谱检测系统
Electromagnetic frequency spectrum detection system based on frequency spectrum database
GUO Xia，ZHANG Yonghui，CHEN Zhenjia，LIU Wei
（School of Information Science and Technology，Hainan University，Haikou 570228，China）
2019 年 4 月 15 日 第 42 卷第 8 期
现代电子技术 Modern Electronics Technique
DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2019.08.007
Apr. 2019 Vol. 42 No. 8
29
面向频谱数据库的电磁频谱检测系统
郭 霞，张永辉，陈真佳，刘 伟
of China（61561018）
有效的存储与管理。能量检测和循环平稳特征检测是 目前最常用的有效频谱检测技术。文献[5]对能量检测 和循环平稳特征检测两种方法进行了性能比较，循环平 稳特征检测虽然检测准确性高但存在着计算复杂度大、 检 测 时 间 长 的 问 题 ，不 适 用 于 长 期 的 实 时 检 测 ；能 量 检 测虽然受噪声影响较大，但是实现简单、计算复杂度低、 速度较快，被广泛应用于认知无线电网络中。文献[6]分 析了无线电管理的现状和存在问题，阐述了大数据在无 线电频谱资源管理中的应用，但是仅对无线电频谱大数 据应用的关键技术进行了理论分析，并未具体实现。文 献[7]探讨了如何实现对频谱资源的直观展示和深入探 索，并提出如何在庞大的数据库中更高效地甄别和挖掘 频谱数据有效信息这一问题。
Keywords：frequency spectrum database；signal acquisition；electromagnetic signal；data analysis；frequency spectrum de⁃ tection；multi⁃process；TCP/IP protocol
基于ABC技术的电磁频谱监测解决方案
3.1频谱监测数据处理技术 如图2所示，针对大量、长
期、不同种类、碎片化频谱监测 数据存取并挖掘发挥出增值效益 的问题，利用基于多数据源的监 测数据实时接入、异构数据集成、 融合处理技术，形成可实时分析、 离线分析、多维分析能力，支撑 频谱监测业务需求。
(1 )监测数据实时分析 对监测测向设备实时采集或 导入的监测数据进行数据解析、 统计、定位等处理及时空频标准 化工作，支撑频段扫描测量、离 散扫描测量、单频测向、宽带测向、 单频测量、监听解调等业务。接
作为新一代信息技术，人
工智能(AI)、大数据(Big
Data )
云计算(Cloud
Computing )技术(本文以下统
称ABC技术)在交通、医疗、 互联网等领域获得了广泛的应用，
为探索其在电磁频谱监测领域的
发展应用提供了技术支撑，如研
究大数据在海量频谱监测数据存
储、分析、管控方面的应用"裂 研究人工智能在调制样式识别、信 号识别以及语音识别等方面的应 用血~询，研究云计算在监测平台 一体化方面的应用,,3'15,o然而相 关工作仍不能完全适应发展的需 要：①电磁频谱监测设施未能形 成整体网络；②发射台站种类繁 多、数量大，无法全面掌握频率 使用状况和全局实时动态；③频 率资源曰益紧张，无法对海量监 测数据精细化分析以形成支撑能 力；④智能化监测水平有待提高， 需要提升信号发现能力和监测资 源调度能力；⑤应急机动方法急 需拓展，需要提升移动监测能力。
因此，建立完善的电磁频谱 监测业务平台、深入挖掘电磁频 谱资源、全面掌握各频段频谱资 源使用情况、实现灵活高效合理 的频谱资源规划，实现电磁频谱
监测网络化、信息化和智能化成 为关键。本文综合采用ABC技 术构建各类核心监测服务和应用， 重点建设电磁频谱监测管控系统、 大数据分析系统、智能监测调度 系统、云监测系统和掌上监测系 统，完善电磁频谱监测生态，提 高电磁频谱资源管理能力和综合 决策能力。
无线电频谱数据的实时监测与大数据分析
运营维护技术 2024年1月25日第41卷第2期227 Telecom Power TechnologyJan. 25, 2024, Vol.41 No.2刘晓春：无线电频谱数据的 实时监测与大数据分析2.3 利用大数据分析技术优化频谱利用对大量监测数据进行存储、整合和分析，挖掘频谱利用的潜在规律。
通过历史数据和预测模型，预测未来的频谱需求，实现资源的预先分配和优化。
根据实时监测数据和预测结果，动态调整频谱分配，提高频谱利用效率。
数据挖掘的这2类任务并不是完全独立的，它们往往需要相互配合，同时结合领域知识和业务需求来开展[5]。
频谱的数据挖掘需要依据具体任务类别选择针对性的模型，为能够适应不同的需求和技术应用，需要经过监测数据预处理、监测数据分析及数据结果可视化3步。
监测数据预处理是数据挖掘前的关键步骤，旨在将原始数据转化为适用于分析的形式。
监测数据分析作为数据挖掘的核心环节，能够运用各类算法与技术，从预处理后的数据中提取有价值的信息与知识。
构建分类模型，识别数据中的不同类别或群体。
最终利用数据可视化将挖掘结果以图形、图像、动画等直观的形式展示出来，有助于用户理解和解释挖掘结果，实现数据的更好理解和应用。
针对不同的数据特性和业务需求，需要选择适当的挖掘算法。
K -均值聚类是一种无监督学习方法，用于将对象组合到K 个聚类中，使同一个聚类中的所有数据项尽可能相似，而不同聚类中的数据项尽可能不相似。
数据点x 和y 之间的欧几里得距离为 ()()2i i 1ni d x,y x y ==−∑ （2）式中：x i 、y i 为数据点x 和y 在第i 个维度上的值；n 为数据的维度。
设数据分为2个聚类，确定数据点坐标为 （6，10），将该坐标点视为输入项，使用K -均值聚类算法计算它与各个聚类中心之间的距离。
聚类1的 中心坐标是（4，7），聚类2的中心坐标是（9，2）。
根据式（2），通过比较数据坐标与聚类1中心和聚类2中心的距离，可以将数据点位分配到距离最近的聚类。
基于机器学习的频谱感知与分配
基于机器学习的频谱感知与分配频谱感知和分配是无线通信领域中的重要技术，它可以帮助系统实现智能的频谱管理，提高频谱的利用效率。
随着机器学习技术的不断发展，越来越多的研究开始将机器学习应用于频谱感知与分配领域，以实现更加智能化的频谱管理。
本文将探讨基于机器学习的频谱感知与分配技术，并分析其在无线通信领域的应用前景。
一、频谱感知技术频谱感知是指通过对无线电频谱进行实时监测和分析，以获取频谱利用情况的技术。
传统的频谱感知技术往往基于固定的频谱分配方案，无法适应频谱利用情况的动态变化。
而基于机器学习的频谱感知技术可以根据实时的频谱使用情况，动态调整频谱分配方案，以实现更加高效的频谱管理。
基于机器学习的频谱感知技术可以通过对大量的频谱数据进行分析和学习，自动识别和预测频谱利用情况。
例如，可以利用监督学习的方法构建频谱利用情况的预测模型，根据历史数据和实时数据预测未来的频谱利用情况，从而实现对频谱的智能感知。
二、频谱分配技术频谱分配是指将可用的频谱资源分配给不同的无线通信系统或用户，以实现频谱资源的合理利用。
传统的频谱分配方法往往基于静态的频谱分配表，无法根据实际需求和环境变化进行动态调整。
而基于机器学习的频谱分配技术可以根据系统的实际需求和环境变化，动态调整频谱分配方案，以实现更加灵活和高效的频谱管理。
基于机器学习的频谱分配技术可以利用强化学习等方法，根据系统的实际需求和环境变化，自动调整频谱分配方案。
例如，可以利用强化学习算法训练智能代理系统，根据系统的奖励函数和环境反馈，自动学习并优化频谱分配策略，以提高频谱利用效率和通信质量。
三、机器学习在频谱感知与分配中的应用前景基于机器学习的频谱感知与分配技术在无线通信领域具有广阔的应用前景。
首先，基于机器学习的频谱感知技术可以帮助系统实现智能的频谱监测和预测，进一步提高频谱利用效率。
其次，基于机器学习的频谱分配技术可以根据系统的实际需求和环境变化，动态调整频谱分配方案，提高频谱资源的利用效率和通信质量。
电磁感知大数据综合分析与利用
电磁感知大数据综合分析与利用随着科技的不断发展，电磁感知技术在军事、安防、通信等领域中起着越来越重要的作用。
电磁感知大数据则作为电磁感知技术的重要组成部分，具有广阔的应用前景。
本文将从电磁感知大数据的概念、特点以及分析与利用等方面，探讨其在信息化社会中的重要性。
一、电磁感知大数据的概念与特点电磁感知大数据是指从多个传感器获取的、涵盖了多个频段、具有多种类型的电磁感知数据。
这些数据规模巨大，构成了一个庞大的数据库，包含了丰富的信息，例如信号强度、频谱分布、类型识别等。
电磁感知大数据的特点主要有以下几个方面：1. 数据规模巨大：电磁感知大数据的采集手段多样，传感器数量众多，因此数据规模往往非常巨大。
2. 多维信息：电磁感知大数据包含了多个频段、多种类型的电磁感知信息，具有较高的信息维度。
3. 实时性需求：电磁感知数据的实时性要求较高，以便能够及时掌握目标的动态信息。
4. 数据质量不稳定：电磁感知数据的采集受各种干扰因素的影响，容易受到噪声、干扰等因素的影响，导致数据质量的不稳定性。
5. 隐私与安全保护：电磁感知数据涉及到国家安全与隐私等重要领域，对数据的安全保护提出了更高的要求。
二、电磁感知大数据的分析与利用电磁感知大数据的分析与利用可以从以下几个方面实现：1. 数据预处理：由于电磁感知数据质量的不稳定性，需要对数据进行预处理，包括噪声过滤、异常点检测等，以获得更加准确、可靠的数据。
2. 特征提取与选择：通过对电磁感知大数据进行特征提取与选择，可以从中获得目标的关键性特征，进而实现目标的识别与分类。
3. 数据挖掘与分析：通过运用数据挖掘与分析技术，对电磁感知大数据进行深入挖掘，发现其中隐藏的规律与关联，为后续的决策与应用提供支持。
4. 多源信息融合：电磁感知大数据可以与其他传感器数据进行融合，如雷达数据、光学数据等，实现多源信息的综合分析与利用。
5. 数据可视化与展示：通过数据可视化技术，将电磁感知大数据以图表、地图等形式直观地展示出来，提供给用户更好的数据理解与决策支持。
基于软件无线电的频谱感知技术
基于软件无线电的频谱感知技术随着无线通信技术的快速发展，越来越多的无线通信网络开始进入人们的生活，从基础设施的蜂窝网到智能设备上的物联网，我们已经逐渐进入了一个真正的无线时代。
然而，随着无线设备数量的激增，这些设备的频谱资源变得越来越紧张，频谱开发难度也逐渐增加。
如何在保证现有设备正常运行的情况下，合理利用频谱资源成为了一个迫切的问题。
频谱感知技术作为一种基于软件无线电的新型频谱监测手段已经被越来越多的研究者认识和使用。
1. 什么是频谱感知技术频谱感知技术，又称为认知无线电，指的是利用一定的硬件和软件技术，在没有干扰主权的前提下，对电磁频谱环境进行实时监测和分析，自动探测可用频段，并实现干扰防御和频谱管理等功能。
这种技术可以应用于无线通信系统、雷达系统、电子战系统等多种领域。
2. 频谱感知技术的发展历史频谱感知技术最初是在2002年由美国军方提出的，主要是为了解决当时军队中频谱资源争夺和管理的问题。
在美国国防高级研究计划局（DARPA）的支持下，数以百万美元的项目启动了，并逐渐发展成为适用于多种领域的通用技术。
2005年，美国联邦通信委员会（FCC）开始支持频谱感知技术，并将其视为未来网络技术的重要部分。
此后，国际电信联盟（ITU）、欧洲电信标准化组织（ETSI）等组织也陆续推出了相关技术标准和规范。
目前，频谱感知技术已经成为一种重要的研究领域，涉及到无线通信、雷达、电子战等多个方面。
并且随着5G、物联网、车联网等领域的快速发展，频谱感知技术的应用前景也非常广阔。
3. 频谱感知技术的原理和技术频谱感知技术的核心原理是利用软件无线电技术，通过对信号进行高精度的解调、分析和识别，获取电磁环境的频段特征和变化趋势，并在此基础上进行频段选择，避免干扰和冲突。
具体来说，频谱感知技术的实现需要完成以下关键步骤：1. 硬件接收：使用一种专门的软件无线电接收器，能够对电磁信号进行高精度的处理和解调。
2. 信号解调：对接收到的电磁信号进行滤波、放大、解调等操作，获取信号的传输速率、信号类型和数据内容等信息。
人工智能技术在无线电频谱管理中的应用研究
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。
无线电频谱的智能感知与管理
无线电频谱的智能感知与管理在当今高度数字化和信息化的时代，无线电频谱成为了一种极其宝贵且有限的资源。
从我们日常使用的手机通信、无线网络连接，到航空航天、军事国防等重要领域，无线电频谱的有效利用和管理都至关重要。
而随着技术的不断发展，无线电频谱的智能感知与管理逐渐成为了提升频谱资源利用效率、保障通信质量和安全性的关键手段。
无线电频谱，简单来说，就是一系列不同频率的电磁波范围。
这些频率就像是一条条无形的“高速公路”，承载着各种无线电信号的传输。
然而，频谱资源并非取之不尽、用之不竭。
不同的应用和服务对频谱的需求各不相同，有的需要宽频带以实现高速数据传输，有的则只需要窄带就能满足基本通信需求。
这就使得频谱的分配和管理变得极为复杂。
传统的频谱管理方式主要依赖于固定的频谱分配策略，即预先将频谱划分给特定的用户或服务。
这种方式虽然在一定程度上保证了频谱的有序使用，但却存在着频谱利用率不高的问题。
因为在很多时候，被分配的频谱可能并未被充分利用，而其他有需求的用户却无法使用，导致频谱资源的浪费。
为了解决这一问题，智能感知技术应运而生。
智能感知就像是给频谱资源管理装上了一双“慧眼”，能够实时、准确地监测和分析频谱的使用情况。
通过各种先进的传感器和监测设备，智能感知系统可以收集到大量关于频谱的信息，包括信号强度、频率占用情况、干扰水平等。
这些信息经过处理和分析后，能够为频谱管理提供有力的决策支持。
例如，在某个区域内，如果监测到某一频段的使用率较低，智能感知系统就可以将这一信息反馈给管理部门，以便将该频段重新分配给更需要的用户。
或者，当发现某个频段存在严重的干扰时，智能感知系统能够迅速定位干扰源，并采取相应的措施来消除干扰，保障正常的通信。
在智能感知技术中，频谱感知算法是核心之一。
这些算法的目的是从复杂的电磁环境中准确地检测出频谱的空闲状态和使用情况。
常见的频谱感知算法包括能量检测算法、匹配滤波检测算法和循环平稳特征检测算法等。
无线电频谱的智能感知与管理技术与应用
无线电频谱的智能感知与管理技术与应用在当今数字化、信息化的时代，无线电频谱已成为一种极其宝贵且不可或缺的资源。
从我们日常使用的手机通信、无线网络，到航空航天、国防军事等重要领域，无线电频谱的有效利用和管理至关重要。
随着科技的不断进步，无线电频谱的智能感知与管理技术应运而生，为频谱资源的高效利用带来了新的机遇和挑战。
无线电频谱，简单来说，就是电磁波频率的范围。
不同的无线电业务需要在特定的频段上运行，以避免相互干扰。
然而，由于频谱资源的有限性和需求的不断增长，频谱短缺的问题日益凸显。
传统的频谱分配方式往往是固定的、静态的，导致某些频段过度拥挤，而另一些频段却闲置未用。
这就好比在交通拥堵的道路上，有些车道车满为患，而有些车道却空空如也。
为了解决这一问题，智能感知技术成为了关键。
智能感知就像是频谱世界的“眼睛”，能够实时、准确地监测频谱的使用情况。
通过各种传感器和监测设备，收集频谱信号的特征参数，如频率、功率、带宽等，并对这些数据进行分析和处理，从而了解频谱的占用状态。
这为频谱的动态分配和管理提供了重要的依据。
在智能感知技术中，频谱感知算法起着核心作用。
常见的算法包括能量检测法、匹配滤波检测法、循环平稳特征检测法等。
能量检测法是一种简单直观的方法，通过检测接收信号的能量来判断频谱是否被占用。
但它容易受到噪声的影响，检测性能不够稳定。
匹配滤波检测法则需要已知信号的先验信息，在特定情况下能够实现较好的检测效果，但适用范围相对较窄。
循环平稳特征检测法利用信号的循环平稳特性进行检测，具有较好的抗噪声和干扰能力，但计算复杂度较高。
除了算法，硬件设备的发展也为智能感知提供了有力支持。
例如，高性能的频谱分析仪能够实现宽频段、高精度的频谱监测；智能天线能够提高信号的接收和发射效率，增强频谱感知的能力；而软件定义无线电技术则使得频谱感知设备更加灵活、可配置。
有了智能感知的“眼睛”，还需要智能管理的“大脑”来对频谱资源进行合理的分配和优化。
基于大数据分析的频谱资源管控系统设计
基于大数据分析的频谱资源管控系统设计兰图【摘要】针对电磁环境恶化,频谱资源匮乏、分配不均及其在空间、时间和频域上存在的高度相关性的问题,文中提出了一种基于大数据分析的频谱资源管控系统.该系统由频谱监测与存储、数据分析处理和管控中心3个功能模块组成.首先,采用分布式的数据采集架构采集频谱信息和GPS信息;然后,使用大数据分析技术预测下一次时刻频谱资源的使用情况,以合理的检测可用信道、提高频谱监测的效率,优化频谱监测的策略;最后,使用管控中心管理不同等级用户的频谱使用权限.仿真测试结果表明,该系统能有效地处理海量的频谱数据、提高频谱资源的利用率.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2018(031)003【总页数】3页(P78-80)【关键词】大数据;频谱;监测;分配不均;相关【作者】兰图【作者单位】中国电子科技集团公司第二十九研究所,四川成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN76随着信息技术的快速发展和无线通信设备的广泛应用，频谱资源变得越来越紧张[1]，面临着电磁环境恶化[2]和资源分配不均[3]的问题：一方面，有限的频谱资源难以满足各种通信设备的需求[4]；另一方面，大量的频谱利用效率低下，只有15%～85%[5]。
针对这一问题，研究人员提出了认知无线电的概念，使用信息挖掘技术管理频谱资源[6]。
然而，传统的信息挖掘方法和数据处理能力并不能充分、及时地挖掘出有用信息[7]。
因此，目前广泛使用大数据分析技术来处理海量的频谱信息[9]。
大数据[10]是指大量数据或信息的生成、存储和处理(Big Data，BD)。
在过去几年中，BD在商业和学术中受到了广泛的关注。
频谱资源具有大数据的特点，即数据量大、类型多、数据价值大[11-16]。
数据量大即频谱数据的规模从空域、频域和时域3个不同维度在不断增长，如文献[11]指出宁波地区的9座监测站在10分钟内采集的频谱信息就达到了GB量级；文献[12]算出100 km×100 km的空间网格内0～5 GHz的频谱数据达到302 PB。
频谱大数据在频谱资源管理中的应用
频谱大数据在频谱资源管理中的应用频谱资源作为信息通信领域的重要组成部分，是支撑无线通信发展的核心资源。
随着5G乃至未来6G技术的演进，以及物联网、车联网等新兴应用的快速普及，频谱资源的需求日益增长，而频谱资源的有限性与使用的复杂性构成了当前频谱管理的重大挑战。
频谱大数据技术的应用，为解决这些问题提供了新的视角和途径，通过高效的数据采集、处理、分析和预测，优化频谱分配与使用，提升频谱资源管理的智能化水平。
以下是频谱大数据在频谱资源管理中的六个关键应用点：一、频谱监测与动态感知传统的频谱监测依赖于固定站点和人工巡检，难以实时全面地掌握频谱使用情况。
引入频谱大数据技术后，可以通过部署大规模的频谱传感器网络，实时收集全网的频谱使用数据，形成全面、精细的频谱使用图谱。
这种动态感知能力不仅能够发现非法占用频谱的行为，及时进行干预，还能精确识别频谱空洞和未充分利用的频谱资源，为动态频谱共享和再分配提供数据支撑。
二、频谱使用效率优化频谱大数据分析能深入挖掘频谱使用模式和需求规律，为频谱资源的精细化管理提供决策依据。
通过对历史频谱使用数据的深度学习，可以预测特定时间、地点的频谱需求量，优化频谱分配策略，避免资源浪费。
例如，通过分析节假日、早晚高峰时段的频谱需求差异，动态调整基站功率和频率配置，确保高需求区域的通信质量，同时在低需求区域减少不必要的频谱占用，提升整体频谱使用效率。
三、智能频谱共享频谱共享是缓解频谱资源紧张的有效方式，但需精确匹配不同服务之间的频谱需求与可用性。
频谱大数据技术可实现频谱资源的智能调度与动态共享。
通过分析大量频谱使用记录，建立频谱共享模型，自动识别和匹配频谱资源与服务需求，实现用与民用、不同运营商之间、甚至不同技术标准之间的高效频谱共享。
特别是在5G及以后的网络中，灵活的频谱共享机制对于满足多样化的业务需求至关重要。
四、干扰管理和预测频谱使用中的干扰问题严重影响通信质量和服务体验。
借助频谱大数据，可以建立干扰预测模型，通过分析频谱使用历史和信号传播特性，预测潜在的干扰源和干扰强度，提前采取预防措施，如调整频率、功率或者采用先进的干扰抑制技术。
电磁频谱数据挖掘理论与应用
精彩摘录
异常检测是指在数据中发现与正常模式不一致的数据点。在电磁频谱领域， 异常检测具有极其重要的价值。通过运用统计学、机器学习等技术，我们可以及 时发现电磁频谱数据中的异常，为后续的故障排除和决策提供有力支持。
精彩摘录
随着技术的不断发展，电磁频谱数据挖掘将在未来发挥更大的作用。、深度 学习等技术的运用将进一步提升电磁频谱数据挖掘的效率和准确性。随着物联网、 5G等技术的普及，电磁频谱数据的来源和类型将变得更加丰富多样，为数据挖掘 提供了更多的可能性。未来，我们将看到越来越多的研究成果在军事、工业、科 研等领域得到应用，推动电磁频谱数据挖掘理论的进一步发展。
《电磁频谱数据挖掘理论与应用》是一本对电磁频谱数据挖掘领域具有重要参考价值的书籍。
内容摘要
无论是对该领域的初学者还是经验丰富的专业人士，本书都将提供有益的帮助和启示。我们相信， 通过阅读本书并付诸实践，读者将能够在电磁频谱数据挖掘领域取得更好的成果和应用效果。
精彩摘录
精彩摘录
在当今这个信息爆炸的时代，数据成为了人们获取知识、理解世界的重要工 具。在电磁频谱领域，数据挖掘理论与应用同样具有极其重要的价值。下面，我 们将从《电磁频谱数据挖掘理论与应用》这本书中选取一些精彩的摘录，以展示 数据挖掘在电磁频谱领域的魅力。
内容摘要
本书接着重点介绍了多种电磁频谱数据挖掘技术，包括聚类分析、决策树、支持向量机、神经网 络等。这些技术在处理复杂、多变的电磁频谱数据方面具有显著优势，可有效提取出隐藏在数据 中的有价值信息。
本书最后一部分重点讨论了电磁频谱数据挖掘在多个实际领域的应用。这些应用包括但不限于： 无线通信中的频谱感知和利用，环境监测中的电磁场分析，医疗中的电磁成像等。通过这些案例 的介绍，使读者更直观地理解电磁频谱数据挖掘技术的实际应用和价值。
复杂电磁环境下高性能频谱感知与分析方法
前景。
02
复杂电磁环境下的频谱感知算法分类
根据不同的分类标准，将复杂电磁环境下的频谱感知算法划分为不同
的类型。
03
复杂电磁环境下的频谱感知算法优化
针对复杂电磁环境下的频谱感知算法存在的问题和不足，提出了各种
优化策略和技术手段。
03
高性能频谱分析方法
基于机器学习的频谱分析方法
总结词
灵活、普适性强、可解释性弱
1. 在不同干扰环境下，利用宽带接收机接收信 号，并用频谱分析仪进行频谱测量。
2. 利用高性能计算机进行数据处理和分析，包 括信号预处理、特征提取和分类等。
实验步骤
3. 分析不同干扰环境下高性能频谱分析的准确 性和鲁棒性。
05
结论与展望
研究成果与贡献
提出了一种新的频谱感知方法，能够有效利用频 谱资源，提高频谱利用率。
复杂电磁环境下高性能频谱 感知与分析方法
2023-11-04
目录
• 引言 • 复杂电磁环境下的频谱感知 • 高性能频谱分析方法 • 实验验证与分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景与意义
无线通信技术的快速发展，使得频谱资源变得日益紧张
复杂电磁环境下的高性能频谱感知与分析方法对于提高无线通信系统的频谱利用率具有重要意义
研究现状与挑战
目前已有的频谱感知方法存在感知性能不足、分析精度不高 等问题
在复杂电磁环境下，如何实现高性能的频谱感知与分析是一 大挑战
研究内容与方法
研究内容
提出一种复杂电磁环境下高性能频谱感知与分析方法，包括频谱感知、信号 特征提取、信号分类与识别等环节
研究方法
采用深度学习、神经网络等人工智能方法，通过对大量数据进行训练，实现 高精度的频谱感知与分析
《2024年基于大数据的无线电监测分析系统设计和实现》范文
《基于大数据的无线电监测分析系统设计和实现》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，无线电信号的监测与分析变得日益重要。
基于大数据的无线电监测分析系统设计与实现，能有效应对复杂多变的无线通信环境，为无线频谱资源的有效利用和合理管理提供重要支持。
本文将详细介绍该系统的设计思路和实现过程。
二、系统设计背景及目标本系统设计的主要背景是无线通信技术飞速发展，无线电信号监测与分析的需求日益增长。
系统设计的目标在于构建一个高效、稳定、可扩展的无线电监测分析系统，实现对无线电信号的实时监测、数据分析、频谱资源管理等功能，以提高无线通信系统的性能和频谱资源利用效率。
三、系统设计原则1. 实时性：系统应具备实时监测和分析无线电信号的能力。
2. 准确性：数据分析结果应准确可靠，满足用户需求。
3. 可扩展性：系统应具有良好的可扩展性，以适应未来无线通信技术的发展。
4. 安全性：系统应具备数据安全保护能力，保障用户数据的安全。
四、系统设计架构本系统设计采用分布式架构，主要包括数据采集层、数据处理层、数据分析层和应用层。
其中，数据采集层负责实时采集无线电信号数据；数据处理层负责对数据进行预处理和存储；数据分析层负责对数据进行深入分析；应用层则提供用户界面和交互功能。
五、系统实现1. 数据采集层：通过布置在各地的传感器和设备，实时采集无线电信号数据，并将其传输至数据中心。
2. 数据处理层：对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换等，然后存储到大数据处理平台中。
3. 数据分析层：利用机器学习、深度学习等算法，对存储在大数据处理平台中的数据进行深入分析，提取有用信息。
4. 应用层：提供用户界面和交互功能，包括数据查询、报表生成、频谱资源管理等功能。
用户可以通过web页面或移动端APP等方式，与系统进行交互。
六、技术难点及解决方案1. 数据量大：采用分布式存储和计算技术，将数据分散存储和处理，提高系统的处理能力。
2. 数据处理复杂：采用机器学习、深度学习等算法，提高数据分析的准确性和效率。
电磁态势分析显示中的多源信息处理方法
电磁态势分析显示中的多源信息处理方法作者：金芳杨坤汪洋来源：《计算机与网络》2020年第05期摘要：基于接入的多源电磁环境信息，抽取电磁辐射源的位置、特征参数和区域能量分布的信息，采用背景源数据、经验传播模型计算和实测数据印证技术、相同或类似辐射源态势数据插值技术、电磁环境效应评估方法，以及基于大数据的用频活动挖掘技术，可有效降低电磁态势分析显示过程中的计算量，提高分析精度和显示准确度。
关键词：电磁态势；多源信息；数据挖掘中图分类号：TP202文献标志码：A文章编号：1008-1739（2020）05-58-30引言整合装备资源信息和电磁环境监测数据，采用多源电磁环境监测数据融合、电磁干扰的快速评估以及基于大数据的用频活动挖掘技术是电磁态势分析与显示的基础。
基于多点频谱监测数据，利用基于D-S证据理论的多源数据融合技术实现对多对频谱监测覆盖盲区或者模糊区的电磁环境能量分布情况进行预测评估，实现点到面的数据重构，补充电磁环境监测能力的不足。
从干扰类型、干扰强度、频率修正、天线极化修正及电波传播修正等角度建立多级筛选体系，实现干扰分析的快速评估。
1电磁环境监测数据融合方法针对接入的电磁环境监测信息，主要基于多点频谱监测数据，实现点到面的数据重构，补充监测站点的不足。
区域内电磁辐射源信息是建立电磁环境态势的核心数据[1]，目的是获取电磁辐射源的位置、特征参数和区域能量分布的信息[2]，采用背景源数据、经验传播模型计算和实测数据印证技术以及相同或类似辐射源态势数据插值技术，有效降低电磁态势分析过程中的计算量，提高计算速度和精度。
1.1背景源数据对复杂电磁环境来说，有许多“背景”辐射源，主要是固定辐射源和民用无线电台站，这些电磁辐射源是构成区域电磁环境态势的重要因素，而这些源的状态通常比较稳定，减少对其分析计算将可大大节省电磁态势分析计算量[3]。
1.2历史态势数据插值技术利用电磁态势数据库中存储的相同或类似的电磁辐射源（频段、天线类似）信息，在计算和分析过程中，采用插值技术可快速计算其信号传播、衰减及能量分布等，也大大减少分析计算量并提高了计算速度。
电磁频谱空间应用及发展趋势综述
电磁频谱空间应用及发展趋势综述
谢春茂;张川;黄明;刘红军;李恩;杨仕文
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】2024(53)2
【摘要】近年来,电磁频谱空间已逐步发展成为大国博弈的必争领域,成为国家的战略稀缺资源。
在民用电磁频谱领域,电磁频谱拥挤、应用业务激增,在宽带频谱监测、频谱安全、频谱大数据及智能化应用方面面临着巨大挑战;军用电磁频谱博弈对抗
愈加激烈,电磁频谱感知、监测及影响效应评估面临感知手段有限、频谱管控和协
同应用能力不足等难题。
该文首先回顾了典型电磁频谱应用现状、面临的挑战及国外发展趋势。
然后,分析了国内电磁频谱空间总体设计和规划管理、典型工程实践
和关键技术突破情况。
最后,给出了我国电磁频谱空间应用的发展思路。
【总页数】13页(P161-173)
【作者】谢春茂;张川;黄明;刘红军;李恩;杨仕文
【作者单位】电子科技大学电子科学与工程学院;中国西南电子技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】V37
【相关文献】
1.电磁频谱空间认知新范式:频谱态势
2.复杂电磁空间中电磁频谱管理的应对策略
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电磁频谱空间认知动态系统重点实验室4.《电波科学学报》中国通信学会无线电
应用与管理专业委员会总参电磁频谱管理中心联合征集2008年无线电频谱管理论文通知5.从电磁频谱战看未来军事通信的发展趋势
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大数据已经逐渐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 [2]，特别是在电磁频谱感知领域，随着用 频武器装备和台站的种类不断增加，频谱使用方式不断演进， 半结构化和非结构化数据日益增多，短波监测站、超短波监测 站、卫星监测站、短波探测站等设备产生了大量电磁频谱感知 数据，数据类型包括频谱数据、音频数据、文本数据、地理信息 和时间标记等，具备了多类型数据的特点。传统的电磁频谱 感知主要是开展实时的电磁环境感知，产生的感知数据量较 小，也满足大数据分析的基础要求，其结果也很难形成大数据 的预测性分析，但随着数字化接收机的扫描速度越来越快、实 时带宽越来越宽、站点部署越来越多，电磁频谱感知的数据量 按指数增长，不断呈现出很强的大数据特征 [3]，电磁频谱感知 数据已迎来大数据时代。
（2）处理方法单一，有价值信息亟待深入挖掘。目前常用 的数据库管理技术可以高效地实现对监测数据的录入、查询、 统计、修改、删除等功能，同时利用数理统计的相关知识也可 对电磁频谱感知数据库中的数据进行简单的统计分析，从而 得到一些统计知识 [4]，但这些数据处理方法单一，简单的统计 分析不能发现海量数据中潜在的相关联系和规则，不能探测 到异常信号数据，也不能根据现有的数据预测未来的频谱特 性，而且现有的感知数据分析手段仅仅是对单一种类的感知 数据进行分析，不能实现多类数据融合分析和关联分析，很难 在原始监测数据的基础之上进行二次分析获得有用价值，进 而不能为高效监测和使用频谱资源提供辅助决策。
2 电磁频谱感知数据管理现状
电磁频谱感知数据基本样式包括原始数值、频谱图、统计 数据表、分析报告等。经过多年的积累，我军的电磁频谱感知 数据从数量到覆盖面上都有了长足的发展和进步，但是数据
管理仍存在着很多问题。 （1）数据类型多，管理方式落后。电磁频谱感知数据存在
“台站要素多、设备种类较多、控制终端多、存储格式多、数据 属性多”等“五多”问题，根据设备类型分，包括固定监测数据、 机动监测数据、探测数据和频谱参数检测数据等；根据控制终 端分，包括设备原始感知数据、工控机人工记录数据、备份存 储数据等；根据存储格式分，包括以 CSV、Excel 等格式存储的 原始感知数据，以 Excel、Word、PDF 等格式存储的人工记录数 据，以 JPG、BMP 等格式存储的图片数据，以 MP3、wav 等格式 存储的音频数据，以及以 avi、wmv 等格式存储的视频数据，而 且数据分散存储在机房中、办公室中和单独的服务器上，没有 形成统一的电磁频谱感知数据服务。
念，描述了数据管理系统组成架构，横向上实现各电磁频谱感知要素综合管理、纵向上实现各节点数据全面存储，并在综
合管理存储的基础之上，深度融合各源感知数据，从海量电磁频谱感知全过程数据中挖掘出潜在的有价值的信息和知
识，更好地为作战服务。
关键词：电磁频谱感知；全过程管理；大数据；数据融合
中图分类号：TM935.1
２０１６ 年第 ９ 期 （总第 １& COMMUNICATIONS
２０１６ （Ｓｕｍ． Ｎｏ １６５）
基于大数据的电磁频谱感知数据管理与挖掘
罗争 （中国人民解放军 61123 部队，北京 101309）
摘要：文章在系统梳理我军电磁频谱感知数据管理现状基础之上，提出基于大数据的电磁频谱感知数据管理和挖掘的概
1 电磁频谱感知迎来大数据时代
近年来，大数据迅速发展成为世界各国和军事应用关注 的热点，不同于传统的数据，信息社会的大数据具有“4V”特征[1]， 即数据体量大（volume）、产生速度快（velocity）、数据模态多 （variety）和价值大密度低（value）。但大数据的主要难点并不 在于数据量大，难以对付的挑战来自于数据类型多样、要求及 时响应和数据的不确定性。
文献标识码：A
文章编号：1673-1131（2016）09-0137-02
电磁频谱贯穿于陆、海、空、天、电、网“六维”作战全时空， 是唯一能够支持机动作战、分散作战和高强度作战的理想介 质，是信息化战争“无形之魂”，而电磁频谱感知数据是实现“无 形之魂”可见、可控、可用的核心和基础。因此，亟待实现准确、 可信、全面的电磁频谱感知数据的综合管理，从而有效履行电 磁频谱感知职能、提高电磁频谱管理能力、实现装备高效用频。
3 基于大数据的电磁频谱感知数据管理和分析
3.1 电磁频谱感知大数据构成 未来信息化战场，频管数据量大，类型繁多，感知网数据
汇聚速度快，频谱信息蕴藏丰富。频谱数据可以归结为三部 分组成。一是频管基础类数据，包括信号样本、频率划分、卫 星资源数据，频管法规、频管基础知识、频管新闻动态、频管训 练、计量、监控装备故障检测数据，电波传播计算、干扰分析、 工程计算分析结果数据。二是感知类数据，包括感知网获得
（3）管理缺乏统一的硬件保障，数据抗毁和容灾能力极低。 目前我军电磁频谱感知数据从网络到服务器配置均不高，没 有集中的数据管理中心或者平台为感知数据存储提供软硬件 运行环境，各台站要素有的自行购买台式计算机保障运行，台 式计算机可靠性差、不稳定、易出现死机等硬件故障；有的依 托其他系统的服务器进行存储，数据存在误删风险，且管理灵 活性无法得到保障。且电磁频谱感知数据缺少双机备份机制， 网络不甚稳定，这为数据的高效管理和融合利用也带来了很 大的阻力。