5G 时代无线电监测站智能互联网平台技术研究*

韩将星

（吉林省延边朝鲜族自治州工信局无线电监测站，吉林 延吉 133000）

0 引 言

人类社会从第一次信息革命语言开始,经历了文字,印刷术,无线电,电视,互联网的六次信息革命，然而第七次信息革命将会是5G 通信技术为基础的智能互联网[1]。智能互联网已经不仅仅是实现信息的无障碍传输的传统互联网，而是在传统互联网的基础上深度融合构建了移动互联、智能感应、大数据[2]、人工智能[3]、云平台[4]等新的信息传递体系，其功能更为全面而强大，智能化特征更加明显。

5G 时代，车联网[5]、物联网[6]、无人机[7-8]等互联网应用的全面爆发，对未来移动通信系统接入速率、网络连接能力、时延等提出了更高要求。5G技术的逐步推进，互联网数据的爆炸式增长，不断涌现出新的信息业务和应用场景。例如，电力、铁路、农业、气象、旅游、医疗、交通等各行各业，都全面推进了关于物联网、车联网领域的一体化智能互联网业务平台建设，已经得到了良好的管理效果[9-15]。针对目前发展形势，我国国家及各省市无线电监测站也努力推动了一体化智能互联网业务平台建设，例如，短波监测一体化平台[16]，宁夏无线电监测一体化平台[17]，安徽省基于GIS 的可视化监测数据一体化平台[18]等等监测网业务平台，为针对未来的发展需求，建设更完善的智能互联网业务平台打下了良好的基础。

本文根据上述各领域智能互联网业务平台技术发展现状，提出了5G 时代无线电监测站车联网、物联网、监测网等一体化业务平台技术模型与架构，并阐述了该技术平台典型场景应用。

1 无线电监测站车联网平台技术

1.1 车联网技术发展趋势及问题点

5G 时代，随着车联网技术向着智能化、网联化融合方向发展[19-20]，实现“车 - 路 - 网 - 云”的高度协同[21]，给无线电监测站的移动监测车联网平台应用带来新的灵感。比如，高效编队行驶、智能最优车速策略、超视距防碰撞、盲区检测、安全精准停靠、紧急救援、实时车路协同、车辆管理、智慧远程驾驶、远程可视化云平台等应用服务。面向未来，高级自动驾驶和完全自动驾驶发展逐步实现，汽车和交通环境全部联网，这将大力解放移动监测车驾驶工作人员的双手和大脑，使更多的精力投入到管理与决策上。针对上述车联网技术发展趋势，我国无线电监测站车联网平台目前面临的问题点如下：

（1）人工方式对移动监测车进行管理，导致对车况的了解出现各种遗漏。

（2）执行各项任务时，车辆网联化程度低，数据无法实时共享，导致固定站、便携式小型移动站等各项设备之间的协作效率低。

（3）车辆超视距防碰撞、智能紧急救援等安全系统与自动驾驶等智能化程度低，导致发生突发事件时，应急措施效率低，并且增加驾驶员疲劳。

（4）对车辆行驶的历史路线、时间、状况等数据无法通过云平台实时存储、分析、管理，导致无法对历史数据进行科学分析与总结。

1.2 系统模型

本文根据5G 时代车联网技术发展趋势及问题点，提出无线电监测站车联网一体化平台系统模型，如图1 所示。图中可以看到，“云、管、端”三者跨界结合为车云互联网，承载车联网的内容分发和回传。

（1）“端”作为平台的终端系统，负责系统原生数据的采集与云端系统控制指令的执行。移动监测车之间通过D2D[22]等车际网可以直接快速通信，也可以车辆单元OBU[23]（on-board unit）跟4G、5G基站的通信方式形成车云网，进行数据的共享与传输。车辆和车内的用户终端可以在没有基站协助的情况下通过自行控制链路，进行短距离的车辆数据传输并形成车内网。5G 时代，民用无人机已经广泛应用于检测、监测、环保、安全、环保、娱乐等等诸多领域，天基互联网、导航卫星等先端科技的逐步推进，助力于无人机由视距内人工遥控器操作发展为超视距内远程无人机云平台网络操作，必定向智能化、网联化、云化、集群化方向发展[24-29]， 给无线电监测站无人机云平台应用带来美好的前景。无人机技术可以灵活应用到无线电监测领域，并通过5G 互联网、导航卫星、云平台管控等技术，可以与移动监测车协同作战。

（2）“管”作为管道，负责终端采集数据的回传和控制信息的分发。5G 时代，车联网除了路测单元，网络切片，边缘计算等5G 技术的安全、超低时延快速通信以外，还可以借助天基互联网[30-32]提供低延迟卫星网络基础连接服务，实现山路、高速路、国道、乡路等没有普通信号的地方进行联网。同时还可以增强汽车导航能力，转发北斗差分改正信息等方式，为机载、车载定位终端提供更加精准可靠的位置服务。

（3）“云”作为业务应用平台，负责网络回传数据的计算和处理以及控制信息的生成。云端车联网大数据平台将车辆数据、车机数据、用户数据、厂商数据、业务数据、第三方数据等，利用终端设备及外部数据导入集成等多种技术手段收集起来，并储存到监测站云端数据平台中，进行深度学习、机器学习等挖掘处理，以移动监测数据可视化、车辆实时监控、数据报表等方式提供丰富的数据服务。

2 无线电监测站物联网平台技术

2.1 物联网平台发展趋势与问题点

随着大数据、人工智能、云平台、信息通信等技术的迅猛发展，物联网平台已经广泛应用于军事、电力、铁路、农业、水纹监测、车辆管理、设备库管理、机房管理、安全管理、智能家居等领域[33-48]。5G 物联网、天基互联网、卫星物联网等技术的逐步推进，“人的互联”逐步向“万物互联”演进,给未来无线电监测站物联网平台建设带来了美好的前景。针对当前物联网发展形势，我国无线电监测站目前面临的问题点如下：

图1 无线电监测站车联网一体化平台系统模型示意

（1）设备健康状态管理方面：因监测、压制等设备逐渐老化，导致设备运行精密度下降，影响工作效率，并且没有统一的解决方案；执行任务过程中，因突然出现设备故障，导致无法正常开展工作；因人工方式检测大量设备健康状态情况，导致设备检测精密度不高，提前故障预防效率低；大型考试保障等任务繁忙时，因设备更新换代缓慢，导致新老设备运行效率不均衡；因人工方式分析、判断设备使用率及运行效率状况，缺乏正确的科学管理手段，导致各项决策判断容易出现遗漏。

（2）设备库管理方面：因科学统一智能化的物联网设备库管理系统还没有得到大范围普及，落后的人工管理方式，相比先进的智能化仓储物联网管理手段，管理效率甚低。

（3）智能物联网应用方面：智慧能效、智能家居、车辆管理等智能化物联网系统还没得到广泛普及，导致不必要的人力、财力、物力的浪费。

2.2 技术架构

本文根据上述5G 时代物联网平台发展趋势及问题点，提出无线电监测站物联网平台技术架构，如图2 所示。监测站物联网平台技术架构从下至上包括感知层、网络层、平台层和应用层。

（1）感知层与网络层

感知层主要采集底层物理信息，根据无线电监测站的物联网平台系统种类，有多种感知手段。比如，机房设备健康状态监控系统使用采集电路、视频传感器、设备状态监测传感器、边缘物联代理等等。RFID 设备库管理系统使用RFID 传感器、视频传感器、智能业务终端等等，智能家居系统使用温度传感器、湿度传感器、烟感传感器等等，物联网车辆管理系统使用移动监测车辆设备状态监测传感器、视频传感器、车载单元OBU 等等。根据底层采集数据量的大小，可以搭建路由器、Wi-Fi 等轻量级物联网边缘计算平台来协助感知层信息采集与存储，并把数据通过网络层传输给监测站云计算中心平台。

网络层根据不同物联网场景，可以使用无线接入网和有线接入网，比如，机房设备健康状态监控系统、车辆管理系统、安全管理系统等，可以根据室内、室外地理位置情况，可使用有线、无线网络，也可以使用卫星导航、天基物联网、低功耗广域网、蜂窝网、局域网等来传输数据；设备库管理系统、智慧家居系统、智慧能效管控系统等，可使用局域网、有线接入网等等来把数据传输给监测站云计算中心平台。

（3）平台层与应用层

监测站云计算中心平台把各类数据通过大数据、AI、边缘计算、微服务、第三方服务等等技术平台手段进行统一建模、统一存储，统一为应用层服务提供接口服务，实现将物理世界的物理信息转变成虚拟数据信息，并利用可视化显示平台展现出各类数据模型，便于正确的决策与判断。关于平台层系统的具体功能模块如图3 所示；应用层针对各类业务需求，通过移动手机、移动办公等多种智能终端手段，把平台层的各类数据服务通过相关软件服务应用平台与工作人员进行沟通，并把相关内容通过应用层反馈给平台层。

图2 无线电监测站物联网平台技术架构示意

图3 无线电监测站物联网一体化平台管理系统功能模块示意

图3 中，机房设备健康状态监控系统是基于大数据、各类设备检测传感器、采集电路、物联网等技术能够实现监测站室内机房设备的工作状态、运行质量和工况信息等进行采集、整合、处理、分析，构建一种安全、高效、智能的故障诊断预测和自身健康状态的实时监控和预警，让工作人员实现高效率的“预测修”与“状态修”的管理平台。随着云计算、人工智能等技术的快速发展，设备状态监控技术也越来越朝着智能化方向发展，进一步对设备运作状态进行有效的智能故障原因回溯分析，从而保障设备运作检测系统的正常运行。此外通过RFID 设备库管理系统、智慧能效管控系统、智能家居系统、车辆管理系统、安全管理系统对监测站物联网相关移动设备、电器、车辆、安全等进行全生命周期管理与控制，实现实时监控和维护保养，延长使用寿命，提高服务质量，节能降耗、减员增效，对监测站的绿色、高效、安全发展有重大意义。

3 无线电监测站监测网平台技术

3.1 监测网平台发展趋势及问题点

近年来，无线电电磁环境变得日益复杂，辐射源种类多，辐射强度差别大、信号分布密集、信号形式多样对无线电监测网带来巨大压力。为了对5G 时代的全覆盖、低功率的海量无线电信号进行高效率的分析处理，对那些区域广、频度高、隐蔽性和移动性强的新型无线电犯罪活动进行有效的打击，无线电监测网向网格化、智能化、移动化发展[49-52]。针对当前无线电监测网发展趋势，我国无线电监测站目前面临的问题点如下：

（1）监测网设施的网格化、智能化普及水平完全处于初级阶段，缺乏产品、环境适应性、软件系统等技术规范与标准[53]，统一标准化的技术设施建设水平很低。

欧盟委员会提出的“FAIR 原则”(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable，即可发现、可访问、可交互、可重用) 正成为科学数据管理、监管与出版的最新通用原则。2016年7月26日，欧盟委员会公布《Horizon 2020框架下的FAIR数据管理指南》，提出所有受Horizon 2020资助且参与“开放研究数据试行计划”的项目必须提交数据管理计划(Data Management Plan，DMP)。

（2）车载单站电磁环境监测系统机动性强，但甄别异常和定位干扰信号能力弱，无法及时处置突发情况。

（3）多个（一般3 个或以上）固定站组成的网络监测定位系统功能强大，但建设成本昂贵，不便因需求增加而扩展。

3.2 网格化智能监测网平台技术架构

网格化智能监测网（网格化智能监测网络）就是将重要的无线电监测场区及周边按照空间距离和监测重要程度，划分成若干个大小不等的网格单元，并在每个网格单元布置监测网格点，组成一张无线电实时监测网络。利用5G、云计算、大数据、人工智能等先进的网络通信技术，将网格点采集到的数据，上传到云计算平台进行分析计算，获取相应区域内电磁环境情况，实现场区及周边电磁环境精细化管理。本文根据无线电监测站监测网平台发展趋势及问题点，提出无线电监测站智能网格化监测网一体化平台技术架构，如图4 所示。网格化智能监测网平台技术架构从下至上包括网格点感知层功能模块、网络层、平台层和应用层。

图4 无线电监测站智能网格化监测网一体化平台技术架构

（1）网格点感知层功能模块

随着技术的发展，智能传感器技术已经非常成熟，可以集成干扰定位、频谱监测、射频测试等应用的感知终端，导航定位模块（GPS 或北斗定位系统），环境监测传感器，视频监测，设备状态监测，通信等等多功能模块。网格点智能传感器具有体积小，成本低，功能多样化与有一定的智能化计算处理能力等特点，可以胜任智能监测网格点的信号采集、控制处理、信息交换、数据传输等多种任务。

频谱感知终端一般采用集成接收机，内置频谱分析仪探头，集成高性能计算机平台，提供显示输出、设备状态监测、USB 扩展接口及 WIFI 等物联网互联，能够实现无线电信号的实时监测，并将监测结果和设备状态数据通过网络实时传送及本地存储；视频监测模块实现网格点整体态势的视频监控；卫星导航定位模块主要实现 GPS/北斗授时与触发，实现网格点间的无线同步；环境监测传感器感知现场温度、湿度等环境条件，给云端提供设备工作环境信息，确保终端在适宜的条件下正常工作。通信模块负责与天基互联网、蜂窝网等无线、有线网络通信。网格点距离方面，根据无线电监测场区的具体情况，适当地选择与调整。在海上或者沙漠等人员稀少的地区，可以利用船舶、无人机等移动监测手段来设置临时网格点。

（2）网络层数据传输与定位技术

智能网格化监测网平台在长时间监测任务过程中，对网格点产生的庞大的数据量不仅需要进行智能化的实时存储、深入分析、快速识别、准确定位，而且根据需求对数据进行提取、分析和转化应用。所以，如图5所示，网格点与监测站云端服务器之间，根据网格点数量与区域，需要搭建多个边缘计算平台来完成网格点与监测站云计算中心之间的数据处理与传输。边缘计算是云计算由全集中模式向分布式演进的升级，云计算中心将算法下发到边缘计算节点来进行本地数据处理，甚至引入大数据、人工智能等技术大幅地提高本地的数据响应速度。通过分布式计算技术和合理的资源调度管理，把边缘计算节点的算力、存储等资源和云计算中心进行统一，形成逻辑集中、物理分散的云边协同计算平台。

多个网格点采集的数据通过有线接入网，天基互联网、无线蜂窝网、卫星导航、低功耗广域物联网等无线接入网络，实时传送给对应区域（比如：分布在区域分界线的网格点，根据情况可以与多个边缘计算平台形成互联，有助于定位查除无线电干扰源）的边缘计算平台，进行智能化快速分析、定位、判断、决策，并把结果反馈给网格点与云端，根据需要作进一步的决策。临近区域的边缘计算平台之间，也可以通过有线和无线相结合的方式进行数据交换、协同计算等，建立协作关系。监测站云端把所有的边缘计算平台传送过来的数据利用大数据、AI 平台等进行统一存储与处理。网格化定位方面，针对大规模布置网格点，由于TDOA（Time Difference of Arrival ）定位具有系统简单、单站投资少等优点成为网格化监测网络的最优选择。比如查找某网格化区域某点干扰源信号时，TDOA 定位系统只需在边缘计算平台进行智能化快速定位计算处理，把结果发送给云端即可，减少网络时延，提高监测效率。

图5 无线电监测站智能网格化监测网系统模型示意

（3）平台层与应用层

平台层主要包括边缘计算平台与监测站云端服务器平台，负责对整个网络的管理与数据传输，包括网格点的管理、数据存储、大数据分析、挖掘等各类相关应用。边缘计算平台主要包括智能网关，边缘弹性计算，设备运维管理，边缘Agent等等内容，主要负责网格点与云端服务器之间的数据传输与异常信号快速定位、智能化快速处理等，确保网格点的低时延数据处理。云端服务器平台主要包括网格点设备位置显示、视频监控、状态监测等相关物联网管理平台，GIS（Geographic Information System）平台，数据可视化管理平台，对异常信号的监测、定位服务平台，网络安全运行维护管理平台，此外还有台站数据管理、频率管理、监测月报管理等等日常业务平台。此外，还可以添加值班管理系统[54]、干扰案例知识库系统[55]等等相关内容平台来助力无线电监测工作。

应用层主要利用办公电脑、移动手机、可视化监控大屏幕等多种智能终端手段，把平台层的各类数据服务通过相关软件应用平台与工作人员进行互动，并提供辅助决策支持。比如，通过移动用户终端的浏览器来访问云端服务器、查看异常信号数据查询、频谱占用度分析等；手机短信方式提供异常信号快速报警，黑广播报警提示等等诸多功能服务。

4 监测站一体化智能互联网平台应用

无线电监测站主要利用车联网平台的移动监测车、物联网平台的各种便携式监测压制设备、监测网平台的智能网格点、各类无人机等技术手段查除无线电异常信号源，保障社会电磁环境秩序。下面列举典型应用场景来描述该平台的各类技术应用。

4.1 移动监测车行驶方面应用

当移动监测车行驶当中，遇到突发事件（如车辆碰撞、故障、恶劣天气、道路堵塞、人员伤亡等）时，车辆能自动或手动通过天基互联网、卫星导航、5G基站等网络手段，对外发起“紧急呼叫”，并提供基础数据信息，包括车辆类型、交通事故时间地点等（服务提供方可以是政府紧急救助中心、运营商紧急救助中心或第三方紧急救助中心等）。同时，通过监测站物联网云平台车辆管理系统，把全路段实时视频信息发送到监测站可视化监控云平台，形成信息内外互动，大幅度提高决策判断效率；当多辆移动监测车编队协同行驶在高速公路等特定道路时，可利用协作式自适应巡航技术，通过V2X 通信实现车队内部车辆之间速度、位置、状态等信息共享，保证车队行驶安全。此外，还有车速引导、车内标牌、汽车近场支付、碰撞预警、紧急制动预警等等车联网诸多应用服务可提供安全保障。总之，车辆行驶状态、路段、通信、安全等全过程与监测站一体化云平台的车联网监控平台形成实时对接状态，并且实时分析、处理各类行驶数据，根据情况，提供智能决策信息数据。

4.2 查找黑广播、伪基站方面的应用

在城市高层建筑密集区，由于无线电信号在地面传播时受到反射、折射等介质的影响，使地面监测很难快速准确地定位信号源；有些黑电台搭在几十公里以外的山区，这时候如果想准确定位，多数情况下利用空中组网定位方式，且两个测试点距离10 km 以外是基本要求；有些非法电台、伪基站搭在移动车辆或无人机上，这时候单一的监测手段很难快速查除。

遇到以上几种情况时，可以利用监测站一体化云平台的多项技术来快速查除，并全过程进行实时远程监控与内外互动。

（1）查除城市高层建筑密集区隐蔽信号源时，首先利用云平台监测网技术判断大概方位，然后派遣可以管控多架监测无人机的移动监测车到方位区进行巡逻式监测，进一步缩小信号源范围，范围缩小到一定层度时，监测车派遣多架监测无人机从不同的角度进行空中组网定位，精准查除高层隐蔽区信号源。

（2）查除人员山区黑电台时，首先利用云平台监测网技术判断大概方位，然后派遣移动监测车逼近方式接近信号源区，然后出动多架监测无人机进行进一步的空中组网定位并锁定信号源范围。如果遇到山区车辆无法通行路段时，派遣侦查无人机进行搜索，人员在车内可视化监控无人机，最终把信号源查除掉。

（3）查除搭在车辆、无人机等移动端的信号源时，首先利用平台监测网技术锁定移动端目标，然后在监测网平台的协同下，派遣移动监测车迅速逼近目标并锁定在目视范围内。如果目标是移动车辆时，通知公安人员进行协同查除。如果目标是无人机时，根据情况，进行地面压制或者派遣反制无人机进行压制或者捕获，最终把信号源查除掉。

4.3 重大活动保障或者考试保障方面的应用

重大活动、考试保障时，首先，提前利用监测网网格点或者移动监测车、便携式监测设备到保障地点进行周围无线电电磁环境测试，把监测数据保存到监测站云平台数据库中，进行保障当天实时现场监测对比。保障当天，动用移动监测车、监测无人机、侦查无人机等，对现场周围地面、空域进行盘旋监测，并通过通信互联网手段与监测站云平台保持实时互动。如果遇到异常情况，第一时间动用地空所有监测手段，快速协同定位，根据信号源情况，派遣反制无人机、移动监测车或者利用便携式监测压制设备进行有效查除、压制。所有现场相关数据实时保存到监测站云平台数据库中，保障结束后进行全面分析与总结。

5 结 语

为了应对日益复杂的未来无线电电磁环境与技术发展，本文提出了无线电监测站车联网、物联网、监测网等一体化技术云平台模型与架构，详细分析了相关技术平台特点，并描述该平台的技术场景应用。面向未来，无线电各项技术的融合与发展是一个连续且充满不确定性的过程，实现从潜力到现实的转变，充满了各种挑战。面对日益复杂的社会环境，无线电监测站应把握好时代技术变革与发展规律，抓好技术改善的切入点，积极探索，努力打造成为世界领先水平的智能化监测站。