无线电频谱数据的实时监测与大数据分析

刘晓春

（淮安市无线电监测站，江苏 淮安 223001）

0 引 言

在信息化时代的浪潮下，无线电频谱作为信息传递的重要载体，其重要性日益凸显[1]。然而，随着各种无线电设备的普及和应用的复杂化，无线电频谱的管理与利用面临着前所未有的挑战。为满足日益增长的无线通信需求，确保频谱资源的高效利用，必须借助先进的技术手段对无线电频谱数据进行实时监测和大数据分析。通过实时监测，及时掌握频谱使用状况，预防潜在的干扰和冲突，更深入地理解频谱使用规律，为管理和决策提供更科学的依据。

1 传统无线电频谱的数据监测问题

1.1 数据监测的实时性不足

传统无线电频谱的数据监测通常依赖于定期或不定期的采样和测量，这种方式难以及时反映频谱的实时变化情况[2]。在复杂的电磁环境中，各种无线电设备的信号交织在一起，如果无法及时监测频谱的使用情况，极有可能会出现设备间的信号干扰，严重影响通信质量和效率。

1.2 数据监测的精度有限

传统无线电频谱监测方法在数据采集、传输及处理过程中可能引入误差，导致监测结果的精度受限。此外，对频谱的细致分析和特征提取是确保无线通信安全性的关键。传统方法在这方面的局限性可能会引发潜在的安全隐患，无法及时发现和防范恶意干扰、窃听等行为，进而影响整个无线通信系统的性能和稳定性。

1.3 数据监测的智能化程度低

传统无线电频谱的数据监测过程通常依赖人工操作和干预，缺乏自动化的智能分析和决策支持。这种方式不仅效率低下，还容易受人为因素的影响。随着频谱监测需求的不断增长，传统的人工操作方式难以应对大规模的数据处理和分析任务。这种方式缺乏灵活性和可扩展性，无法有效应对不断变化的监测需求。

2 针对传统无线电频谱的监测优化和大数据分析

2.1 数据监测的实时性优化

利用高性能的频谱分析仪、传感器网络等设备，实时监测频谱使用情况。这些设备具备高灵敏度、高分辨率以大动态范围的特点，能够准确捕捉频谱的微小变化。高性能的频谱分析仪具备极高的灵敏度，能够检测到微弱的信号，在低信号环境下也能获得清晰的频谱数据[3]。例如，SSA1000X 高性能频谱分析仪具备较高的灵敏度，能够检测微弱信号，确保在低信号环境下获得清晰的频谱数据。其频率范围覆盖9 kHz ～26.5 GHz，具备1 Hz 的分辨率，能够精确区分紧密相邻的频率分量。该设备的动态范围达到90 dB，电路耗电量为50 mW，能够在明亮与黑暗区域捕捉到细节图像。在信号频率和带宽的测量方面，该设备具备出色的准确度，误差范围控制在±10 Hz以内。

此外，SSA1000X 高性能频谱分析仪具备快速扫描和宽频带覆盖的能力，可以满足复杂电磁环境中的多种频谱需求。在实时监测频谱的过程中，基于压缩感知的技术可以在降低数据采样率的同时，保持较高的监测精度。利用历史频谱数据来预测未来的频谱趋势，建立一个基于时间的线性回归模型。频谱功率随时间的变化可以表示为

式中：Pt为t时刻的频谱功率；P0为初始时刻的频谱功率；k为频谱功率随时间变化的速率。由式（1）可知，t影响着Pt，在任何给定的时间间隔里，功率的变化量恒定（由k决定）。如果k为正数，那么频谱功率将随时间增加；如果k为负数，那么频谱功率将随时间减少。SSA1000X 高性能频谱分析仪需要根据具体的时间变动来预测频谱功率的相应变化，有效获取连续、实时的频谱数据，进而准确掌握频谱的状态和变化。

2.2 数据监测的精度提升

高精度的无线电频谱传感器能够提供优质的频谱数据采集结果，保证采集的频谱数据具有更高的精度和准确性，最小化数据采集过程中的误差。在当前数据采集过程中，需要明确频谱监测诉求，根据需求选择合适的高精度无线电频谱传感器和频谱分析仪，确保设备在所需频率范围内具有高的灵敏度和分辨率[4]。启动传感器和频谱分析仪，实时监测目标频谱。假设目标为无线通信信号，其频率范围是2.4 ～5.0 GHz，选择HighSense-S1 型号的高精度传感器和SpectrumMaster-A5 型号的分析仪。配置并启动设备，设置传感器灵敏度为10 dBm，分析仪的分辨率带宽为1 MHz，使用这些高精度设备实时监测目标频谱。其中，监测时间为24 h，样本采样率为1 000 个/s。最终通过高精度传感器获得优质的频谱数据采集结果，数据精度为±0.5 dB，数据准确性高达99.5%。这一系列步骤能够确保准确无误地开展无线通信信号的频谱监测。

借助深度学习的压缩算法来减少数据传输和处理过程中引入的误差，提高数据处理的准确性和效率。对原始频谱监测数据进行归一化处理，确保数据在一致的范围内。使用自编码器结构，将原始数据压缩成一个低维的潜在表示。解码器将这个低维表示还原为原始数据或尽可能接近原始数据的输出。使用大量的频谱监测数据训练这个自编码器，目标是最小化原始输入数据和解码器输出之间的差异。在压缩阶段，只使用编码器部分将原始数据转换为低维的潜在表示，作为压缩后的数据进行传输。

为适应不断变化的频谱数据特性，实施增量学习策略，定期使用新收集的数据对自编码器进行微调。第一，对数据进行归一化处理，将数据缩放到一个特定的范围（通常为0 ～1），消除不同特征之间存在的量纲差异。第二，使用编码器（Encoder）对数据进行编码。从输入数据中提取关键特征，并将其映射到一个低维的潜在空间。第三，使用解码器（Decoder）对压缩数据进行解码，从低维的潜在表示中恢复出原始数据。第四，计算原始数据和解码后的近似数据之间的差异，并使用优化器（如Adam）最小化这个差异，不断更新编码器和解码器的参数。使用验证数据集和测试数据集定期评估算法的性能，确保压缩和解压过程不会引入过多的误差。第五，采用优化的数据压缩算法和传输协议，利用大数据分析技术中的数据挖掘和模式识别算法，对海量频谱监测数据进行处理，有效地提取频谱的细致特征和规律，进而揭示潜在的安全隐患，降低数据传输过程中的误码率和丢失率，保证数据的完整性和准确性。

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

式中：xi、yi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。一旦所有数据点都被分配到相应的聚类中，就可以完成模型迭代，完成无线电频谱数据的监测和大数据分析，将数据集成到现有的业务流程中，为无线电频谱传输提供重要价值。

3 结 论

无线电频谱数据的实时监测与大数据分析技术能够大幅提升频谱资源管理的使用效率，优化频谱利用和干扰管理计划，促进日常无线通信技术的应用。该技术为无线通信领域的工作者提供可行性较强的科学手段，为相关行业的发展提供了新的机遇和解决方案。未来仍需进一步探索实时监测与大数据分析技术在频谱资源管理中的应用，不断推动无线通信领域的创新和发展。