CN103731155A - 无线电频谱信号的时域压缩方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无线电频谱信号的时域压缩方法，第一步：采集指定频段的一段时间段内的扫描数据；第二步：针对频段内的每个频点在此时间段内采集到的幅度数据部分进行幅度的分布统计，得到此频点在每个幅度值上出现的次数；第三步：去掉在幅度统计时对应幅度值出现次数为零的数据；第四步：按照一定格式进行数据排列，直到完成所有数据排列；第五步：将排列好的数据采用无损的霍夫曼编码压缩技术进行处理。本发明在不损失所有扫描幅度的情况下，损失部分的时间信息，保留统计分析需要用到的尽可能多的信息，并尽量的压缩数据。从而极大的减小数据的存储，并为事后统计提供高效的数据源。

Description

无线电频谱信号的时域压缩方法

技术领域

本发明涉及无线电频谱信号的时域压缩技术，尤其涉及一种无线电频谱信号的时域压缩方法。

背景技术

目前国内在无线电信号实时扫描过程中，数据的存储主要以全部保存所有实时数据为主，主要作用为事后统计频段占用度和信道占用度。以超短波频段为例，扫描30MHz到3000MHz的频段，步进为25KHz时，一帧数据大小250K字节左右，以每秒一帧来算，一天全时数据在20G字节以上。从而造成占用巨大的存储空间，并且统计处理需要处理所有数据，这会花费较大的时间和资源。

发明内容

针对现有技术存在的不足之处，本发明的目的在于提供一种无线电频谱信号的时域压缩方法，在不损失所有扫描幅度的情况下，损失部分的时间信息，保留统计分析需要用到的尽可能多的信息，并尽量的压缩数据。从而极大的减小数据的存储，并为事后统计提供高效的数据源。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种无线电频谱信号的时域压缩方法，其时域压缩方法如下：

第一步：采集指定频段的一段时间段内的扫描数据；

第二步：针对频段内的每个频点在此时间段内采集到的幅度数据部分进行幅度的分布统计，得到此频点在每个幅度值上出现的次数；

第三步：去掉在幅度统计时对应幅度值出现次数为零的数据；

第四步：按照下面格式进行数据排列，直到完成所有数据排列：

频段总点数，第一点幅度个数，幅值1，幅值1对应次数；第二点点幅度个数，幅值2，幅值1对应次数；并以此类推，得到第i点幅度个数，幅值i，幅值i对应次数；

第五步：将排列好的数据采用无损的霍夫曼编码压缩技术进行处理。

本发明提供一种具体的第五步计算方法为：所述第五步方法包括如下步骤：

A、将该段时间端内的扫描数据按照第一步到第四步的方法处理后，对其中的数据进行量化和统计，并分析、计算出各个数据值出现的概率，并按照概率从大到小排列得到Pi；

B、将A所述中的最小两个概率的数据Pm与Pm-1进行扫描数据的合并，并分别用0和1码符号表示，这样又形成了Q-2d的符号缩减信源S2；

B、依次按照步骤A继续下去，直到减信源S2剩下最后两个符号为止，将最后两个概率的扫描数据P1、P2分别用0和1码符号表示；

C、从最后一级缩减信源开始，向前返回，就得到各个信源符号对应的码符序列，即得到对应码字；

D、根据得到的码子来替换第四步的所有数值，从而得到最终的二进制数据流，该二进制数据流即为无线电频谱信号的时域压缩数据。

本专利中的算法主要幅度分布统计和无损压缩相结合的方法。对于一个指定的短时间端内的扫描数据的幅度部分进行幅度分布统计，以此短时间段内的时间信息来处理数据，并对处理完成的数据采用无损的霍夫曼编码压缩技术进行处理。从而极大的对无线电频谱扫描数据进行压缩，并且不会对事后的数据统计造成影响。

如图1所示，其中一个频点的存储格式如下：

该图中的横坐标为幅度，纵坐标为次数。幅度根据精度要求可以设置为1dB或0.1dB间隔。从而统计出一段时间内（时间范围可以设置，一般为15分钟）信号在各个幅度上出现的次数。各个幅度上出现次数之和即为总测量次数。通过此方式能够方便的得到信号的最大、最小、平均值信息、针对设置的不同门限也能够分析出对应门限的信道占用度信息。唯一损失的是在此时间段内的各个信号幅度出现的具体时间，但是能够知道是当前时间段内出现的信号。

在数据存储时，丢掉出现次数为0的所有幅度的信息，此方式能够极大的减小存储空间，以此方式将所有频段内的频点数据都存储下了后即可得到此时间段内的所以数据。

再将此时间段内的数据以霍夫曼编码的方式进行压缩。霍夫曼树─即最优二叉树，带权路径长度最小的二叉树，经常应用于数据压缩（又称“熵编码法”）。具体压缩方法如下：A、将所述第三步中的最小两个概率的扫描数据Pm与Pm-1进行扫描数据的合并，并分别用0和1码符号表示，这样又形成了Q-2d的符号缩减信源S2；

B、依次按照步骤A继续下去，直到减信源S2剩下最后两个符号为止，将最后两个概率的扫描数据P1、P2分别用0和1码符号表示；

C、从最后一级缩减信源开始，向前返回，就得到各个信源符号对应的码符序列，即得到对应码字。

本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

（1）本发明实际测试30MHz到3000MHz频段，以25KHz步进进行频谱扫描，在接收机扫描速度为每秒一帧的情况下，幅度保存到1dB精度，记录1小时原始数据大小为510M字节；同时通过本技术以15分钟时间段，幅度间隔1dB来压缩后的数据为48M字节，压缩10倍，如果以1小时时间压缩为12M字节，压缩为40多倍。

（2）本发明实际测试30MHz到3000MHz频段，以25KHz步进进行频谱扫描，在接收机扫描速度为每秒一帧的情况下，幅度保存到0.1dB精度，记录1小时原始数据大小为1.15G字节；同时通过本技术以15分钟时间段，幅度间隔0.1dB来压缩后的数据为86M字节，压缩在10倍以上，幅度间隔1dB来压缩后的数据为48M字节，压缩20倍以上。

（3）本发明在不损失所有扫描幅度的情况下，损失部分的时间信息，保留统计分析需要用到的尽可能多的信息，并尽量的压缩数据。从而极大的减小数据的存储，并为事后统计提供高效的数据源。

附图说明

图1为本发明其中一个频点的数据存储示意图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明：

实施例

如图1所示，一种无线电频谱信号的时域压缩方法，其时域压缩方法如下：

第一步：采集指定频段的一段时间段内的扫描数据；

第二步：针对频段内的每个频点在此时间段内采集到的幅度数据部分进行幅度的分布统计，得到此频点在每个幅度值上出现的次数；

第三步：去掉在幅度统计时对应幅度值出现次数为零的数据；

第四步：按照下面格式进行数据排列，直到完成所有数据排列：

频段总点数，第一点幅度个数，幅值1，幅值1对应次数；第二点点幅度个数，幅值2，幅值1对应次数；并以此类推，得到第i点幅度个数，幅值i，幅值i对应次数；

第五步：将排列好的数据采用无损的霍夫曼编码压缩技术进行处理。

本实施例的第五步方法包括如下步骤：

A、将该段时间端内的扫描数据按照第一步到第四步的方法处理后，对其中的数据进行量化和统计，并分析、计算出各个数据值出现的概率，并按照概率从大到小排列得到Pi；

B、将A所述中的最小两个概率的数据Pm与Pm-1进行扫描数据的合并，并分别用0和1码符号表示，这样又形成了Q-2d的符号缩减信源S2；

B、依次按照步骤A继续下去，直到减信源S2剩下最后两个符号为止，将最后两个概率的扫描数据P1、P2分别用0和1码符号表示；

C、从最后一级缩减信源开始，向前返回，就得到各个信源符号对应的码符序列，即得到对应码字；

D、根据得到的码子来替换第四步的所有数值，从而得到最终的二进制数据流，该二进制数据流即为无线电频谱信号的时域压缩数据。

本发明实际测试30MHz到3000MHz频段，以25KHz步进进行频谱扫描，在接收机扫描速度为每秒一帧的情况下，幅度保存到1dB精度，记录1小时原始数据大小为510M字节。同时通过本技术以15分钟时间段，幅度间隔1dB来压缩后的数据为48M字节，压缩10倍，如果以1小时时间压缩为12M字节，压缩为40多倍。实际测试30MHz到3000MHz频段，以25KHz步进进行频谱扫描，在接收机扫描速度为每秒一帧的情况下，幅度保存到0.1dB精度，记录1小时原始数据大小为1.15G字节；同时通过本技术以15分钟时间段，幅度间隔0.1dB来压缩后的数据为86M字节，压缩在10倍以上，幅度间隔1dB来压缩后的数据为48M字节，压缩20倍以上。

在本说明书中所谈到的“一个实施例”、“另一个实施例”、“实施例”、等，指的是结合该实施例描述的具体特征、结构或者特点包括在本申请概括性描述的至少一个实施例中。在说明书中多个地方出现同种表述不是一定指的是同一个实施例。进一步来说，结合任一实施例描述一个具体特征、结构或者特点时，所要主张的是结合其他实施例来实现这种特征、结构或者特点也落在本发明的范围内。

尽管这里参照本发明的多个解释性实施例对发明进行了描述，但是，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。更具体地说，在本申请公开、附图和权利要求的范围内，可以对主题组合布局的组成部件和/或布局进行多种变型和改进。除了对组成部件和/或布局进行的变型和改进外，对于本领域技术人员来说，其他的用途也将是明显的。

Claims (2)

1.一种无线电频谱信号的时域压缩方法，其特征在于：其时域压缩方法如下：

第一步：采集指定频段的一段时间段内的扫描数据；

第二步：针对频段内的每个频点在此时间段内采集到的幅度数据部分进行幅度的分布统计，得到此频点在每个幅度值上出现的次数；

第三步：去掉在幅度统计时对应幅度值出现次数为零的数据；

第四步：按照下面格式进行数据排列，直到完成所有数据排列：

频段总点数，第一点幅度个数，幅值1，幅值1对应次数；第二点点幅度个数，幅值2，幅值1对应次数；并以此类推，得到第i点幅度个数，幅值i，幅值i对应次数；

第五步：将排列好的数据采用无损的霍夫曼编码压缩技术进行处理。

2.按照权利要求1所述的无线电频谱信号的时域压缩方法，其特征在于：所述第五步方法包括如下步骤：

A、将该段时间端内的扫描数据按照第一步到第四步的方法处理后，对其中的数据进行量化和统计，并分析、计算出各个数据值出现的概率，并按照概率从大到小排列得到Pi；

B、将A所述中的最小两个概率的数据Pm与Pm-1进行扫描数据的合并，并分别用0和1码符号表示，这样又形成了Q-2d的符号缩减信源S2；

B、依次按照步骤A继续下去，直到减信源S2剩下最后两个符号为止，将最后两个概率的扫描数据P1、P2分别用0和1码符号表示；

C、从最后一级缩减信源开始，向前返回，就得到各个信源符号对应的码符序列，即得到对应码字；

D、根据得到的码子来替换第四步的所有数值，从而得到最终的二进制数据流，该二进制数据流即为无线电频谱信号的时域压缩数据。

Images