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。
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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。