CN106353603B - 一种用于无线电的智能化云监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于无线电的智能化云监测方法，它包括以下步骤:对监测网络进行部署，实现对监测区域内的无线电信号发射情况在空域、频域、时域、能量域的全面覆盖，所述的部署包括在现有固定监测站点的基础上添加移动监测设备；建立完善的数据库系统，实现网内监测数据的收集、整理、加工、存储、使用，实现近、中、长期的电磁环境数据的积累和掌握，本发明提供的方法基于现有的监测网络，投入成本较低，但能够大幅提升监测网络的有效覆盖能力与精度，有效实现无线电监测工作模式的转变，能够有效实现无线电监测系统架构的转变，能够大幅提高对无线电管理支撑水平，能够创造积极的社会效益。

Description

一种用于无线电的智能化云监测方法

技术领域

本发明涉及一种无线电监测领域，特别涉及一种用于无线电的智能化云监测方法。

背景技术

电磁频谱是支撑国家经济和国防建设的基础性战略资源，随着信息技术迅猛发展及其在经济发展、国防建设和社会生活各领域广泛应用，电磁频谱的战略价值和基础作用越发凸显，国家之间、部门之间、军地之间以及空地业务之间的用频矛盾日益突出，应对反恐维稳、抢险救灾等突发事件对频谱资源动态调配与实时管控的要求越来越高，传统的管理理念、政策、机制和滞后的管理方法、手段、力量，与频谱管理未来发展需求不相适应。新形式下无线电频谱管理的核心是科学规划、合理利用、有效管控资源。

随着物联网的普及和智慧城市建设，中、小功率无线电用频设备会越来越多、越来越普及，对无线电频谱资源需求和管理的要求会越来越高，对象高铁、航空等重要行业的无线电干扰查处任务会越来越重。另一方面，随着无线电技术的发展，比如伪基站、考试无线电作弊、黑广播、卫星电视干扰器、汽车遥控器干扰设备等各种利用无线电进行违法犯罪活动的现象也会层出不穷、越来越多。所以，在新时期，城市无线电监测在支撑无线电管理水平提高、维护无线电秩序和打及无线电犯罪等方面还任重而道远。

实际上，目前全世界在无线电监测网都存在一些技术难题，这是一个普遍存在的问题。为了破解这一世界性的难题，近些年，已有一些西方国家的无线电管理部门在社会车辆上搭载监测设备。通过搭载车辆在城区内的运行，将无线电监测的触角遍伸到城市的每个角落。

通过广泛调研和深入研究，我们认为在社会车辆上搭载监测设备它不只是城市环境下电磁环境感知方式的创新，也不只局限在解决监测覆盖这一难题。而还可以通过分析、挖掘搭载监测设备所获取的大量数据，解决长期以来困扰无线电管理的监测数据支撑问题，从而大大提升无线电管理水平。

所以，在此基础上，我们提出了建一个在现有固定监测站基础上增加一定数量搭载监测设备的新系统，新系统以搭载监测设备在城区范围内密集大数据采集作为电磁环境的云感知、在各数据汇聚节点对监测数据进行初步的云计算、在监测中心对监测数据进行进一步的智能化分析和有用信息提取，最后能以可视化的方式展现电磁态势、前端采集装置分布、资源利用采等无线电管所需了解的核心信息。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，一种用于无线电的智能化云监测方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：它包括以下步骤:

S1对监测网络进行部署，实现对监测区域内的无线电信号发射情况在空域、频域、时域、能量域的全面覆盖，所述的部署包括在现有固定监测站点的基础上添加移动监测设备；

S2建立完善的数据库系统，实现网内监测数据的收集、整理、加工、存储、使用，实现近、中、长期的电磁环境数据的积累和掌握，包括以下子步骤：

S21前端采集装置通过网络将采集到的电磁环境数据上传至数据汇聚节点，

S22数据汇聚节点电磁环境数据上传至云端控制中心；

S23云端控制中心进行电磁环境数据筛选，分类并存入数据库中；

S24云端控制中心结合数据库中积累的进行电磁环境数据对比分析，若有异常事件则发出报警信号；

S25云端控制中心将分析结果和报警信号进行图形化显示，并将报警事件存放数据库中同时做出相关的辅助决策。

所述的辅助决策包括：

基于时域、频域、空域、能量域的电磁态势分布描述；

频带资源使用的地理特性、时段特性以及综合性分析统计；

频带资源使用分析评估，包括频点复用度统计，频点、频段占用度的统计和分析；

利用专用电磁兼容软件、场强预测软件和电子地图进行专用网络信号覆盖分析预测；

利用长期采集积累的电磁环境数据和电磁态势图进行频率复用规划与实施；

进行无线电管理有关频率政策查询；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率使用查询与对比；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率使用情况评估；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率审批辅助决策；

利用近期采集积累的电磁环境数据计算；

实现对合法无线电波发射站点和非法无线电波发射站点的分类区分，对非法无线电波发射站点和不明无线电波发射站点的搜索和统计。

所述的图形化显示包括站点监控视图显示、K线图显示和电磁态势图显示；

所述的站点监控视图用于：

结合电子地图展示监测力量的布局及有关设备、人员等信息查询；

结合电子地图展示前端采集装置分布及前端采集装置信息查询；

结合电子地图展示总体电磁态势；

结合电子地图展示背景噪声和信号环境的变化情况；

结合电子地图展示频率规划、频率资源情况；

结合电子地图展示频率复用、占用和信道占用情况；

结合电子地图展示频率非法占用情况；

结合电子地图对前端采集装置进行控制进行各种任务控制及数据监视；

所述的K线图展现前端采集装置活动规律，所述的活动规律包括发射时间、发射功率变化，并结合前端无线电波发射站点数据库，判断该站点是否合法、是否按规定工作；

所述的电磁态势图用于

展示监测区域内频点或频段覆盖范围；

对违规工作广播电视及无线电波发射站点进行报警；

分辨同频多源信号，并进行定位；可识别黑广播并定位；

可统计分析新增无线电波发射站点、站点数量及位置；

可对无线电波发射站点数据库及数据库内没有的信号进行预警。

所述的分析包括电磁环境数据分析、“K线图”分析和报警事件分析；

所述的电磁环境数据分析的方法为，根据所采集到电磁环境数据融合形成电磁态势图，将电磁态势图与数据库中的历史数据结合分析；

所述的“K线图”分析的方法为，利用前端采集装置长时间采集到的数据，描绘成“K线图”并与数据库中的历史数据结合分析；

所述的报警事件分析的方法为，对系统的通信链路进行检测以及结合数据库中的数据对报警事件进行分析。

所述的方法还包括所述的数据筛选，它主要通过数据库中的历史数据对比、与其它移动监测装置和固定监测站点对比来筛选数据，若某个移动监测装置或固定监测站点的数据与历史数据不符，而其它的移动监测装置或固定监测站点数据又没发生异常，就应判该设备为疑似故障，该监测设备的数据就应暂存在临时数据子库中待工作人员进一步分析处理。

所述的电磁环境数据对比分析的方法为云端控制中心会定期自动对数据库中存储的电磁环境数据进行分析，并会结合历史数据进行比对，通过比对和分析给出疑似违规的无线电波发射站点和疑似违法使用的信号；并将这些疑似违法/违规的信息送到数据库中进行保存，并告知工作人员。

本发明的有益效果是：本发明提供的方法基于现有的监测网络，：基于现有的监测系统增加移动监测设备的布局方式，全面提升监测的有效覆盖能力，并且投入成本较低，但能够大幅提升监测系统的有效覆盖能力与精度，提升了对异常情况的响应速度，通过云端控制中心使整个无线电监测工作由现在片面的、临时的、零散的工作模式向长效的、系统的工作模式转变，能够大幅提高对无线电管理支撑水平，并且能够做出相应的辅助决策，降低了工作人员的负担，体改可监测系统的工作效率，能够创造积极的社会效益。

附图说明

图1为本发明步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案：如图1所示，一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：它包括以下步骤:

S1对监测网络进行部署，实现对监测区域内的无线电信号发射情况在空域、频域、时域、能量域的全面覆盖，所述的部署包括在现有固定监测站点的基础上添加移动监测设备；

S2建立完善的数据库系统，实现网内监测数据的收集、整理、加工、存储、使用，实现近、中、长期的电磁环境数据的积累和掌握，包括以下子步骤：

S21前端采集装置通过网络将采集到的电磁环境数据上传至数据汇聚节点，

S22数据汇聚节点电磁环境数据上传至云端控制中心；

S23云端控制中心进行电磁环境数据筛选，分类并存入数据库中；

S24云端控制中心结合数据库中积累的进行电磁环境数据对比分析，若有异常事件则发出报警信号；

S25云端控制中心将分析结果和报警信号进行图形化显示，并将报警事件存放数据库中同时做出相关的辅助决策。

在本实施例中所述的一种用于无线电的智能化云监测方法基于一种云监测系统，它包括前端采集装置和云端控制中心，所述的云端控制中心包括操作席位子系统和数据服务子系统和应用支撑子系统；所述的前端采集装置包括移动监测设备、固定监测站点和数据汇聚节点设备；所述的操作席位子系统包括监控席位、实时监测席位和报警分析席位；所述的数据服务子系统包括服务器和数据库，所述的应用支撑子系统包括综合展示子系统、辅助决策子系统、地理信息子系统和资料数据库。

在本实施例中所述的移动监测设备安装上公交车上进行电磁环境数据采集，搭载监测设备的监测覆盖区域将随公交车辆运行路线移动，这样可以有效降低大城市环境下地形、地貌对监测影响的复杂程度，减少监测盲区，提高覆盖率，通过在公交车上搭载监测设备进行移动无线电监测，实现对监测区域内的无线电信号发射情况做到空域、频域、时域、能量域的全面覆盖、各种指标参数的精确测量，对频谱态势做到全面、准确描述，可获取有效覆盖区域内相应无线电信号、台站的相关信息，及时掌握无线电发射源的技术参数、方位、业务用途等。

同样由于移动监测设备随公交车一路走、一路采集数据，其电磁环境感知点的密度与现有监测网相比将获得更精细化的监测精度，其采集的数据可以形成更为准确、科学的“电磁态势图”。密集的数据采集点使得监测站点更加靠近发射源，可以实现弱小信号的监测，有效提升整个监测网灵敏度。

在本实施例中，所述的移动监测设备的参数如下

工作频率范围：20MHz-3600MHz；

监测系统灵敏度：≤10μV/m（20-3600MHz）；

接收机模拟中频输出：带宽不小于20MHz；

全景扫描速度：10GHz/s（25kHz步进）；

中频频谱带宽：0.15kHz 到20MHz多种带宽可选；

频率分辨率：1Hz

解调模式：AM，FM，PULSE，I/Q，USB，LSB，ISB等；

监测接收机二阶截点IP2：＞50dBm（常规模式）（20-3600MHz）；

监测接收机三阶截点IP3：≥15dBm（常规模式）（20-3600MHz）；

监测接收机镜频抑制：≥100dB（20-3600MHz）；

监测接收机中频抑制：≥100dB（20-3600MHz）；

本振相位噪声：≤-100dBc/Hz（@10 kHz偏移）；

噪声系数：＜15dB（常规模式）（20-3600MHz）；

所述的移动监测设备具有进行频段扫描、数据采集、时间标记、经纬度标记、数据压缩、数据缓存和数据传输的能力；具有信号样本采集、缓存、传输的能力；具有移动通信基站下行信号载波、基站ID、运营商编号等测量及解码能力；具有环境电磁背景噪声测试的能力；

支持WLAN无线自组网通信，能与数据汇聚节点进行数据和命令交换能力；设备具有自检和故障报警能力；具有数据存储能力。

在本实施例中，所述的数据库分为电磁态势数据库、信号活动数据库、信号样本数据库、报警数据库、资料数据库和地理信息数据库，

所述的电磁态势数据库用于录入和管理的移动监测设备采集到电磁环境数据，是空中电磁环境的真实体现；通过长期无线电监测工作的积累，电磁态势数据库还用于反映监测覆盖区域内的空间和时间范围内电磁环境的变化态势，为频率管理提供科学依据； 所述的电磁态势数据库由近期电磁态势数据子库、短期电磁态势数据子库、中期电磁态势数据子库、长期电磁态势数据子库组成，所述的近期电磁态势数据子库、短期电磁态势数据子库、中期电磁态势数据子库、长期电磁态势数据子库用于储存对电磁态势数据进行不同时间压缩比例压缩后经过专门的统计算法而获得的电磁态势数据；

所述的信号活动数据库用于录入和管理固定监测站点日常扫描获取的频谱数据；固定监测站点日常扫描获取的频谱数据，用于反映固定监测站点所监测的无线电波发射站点每天24小时的发射活动情况，从而起到辅助数据分析服务器分析数据的作用；

所述的信号样本数据库用于存储无线电波发射站点的I/Q数据、包站点编号、电波频率、站点接收中频带宽和站点工作时间；

所述的报警数据库用于储存报警事件；

所述的无线电波发射站点数据库用于储存移动监测设备和固定监测站点所监测到的所有无线电波发射站点，包括站点编号、站点使用的频率、站点经纬度、站点属性、站点使用单位、站点用途和站点参数；

所述的资料数据库包括

政策子库：该子库主要用于存放国家颁布的各种有关无线电管理的法律、法规；

频率规划子库：该子库主要用于存放国家和本地的频率规划和频率划分；

信号标准调制样本子库：该子库主要用于存放由计算机仿真产生的各种无线电调制信号的I/Q数据，可据此产生频谱、声音、语图、星座图等，主要调制有：AM、FM、FSK、PSK、QAM、QPSK、MSK；

无线电波发射设备参数子库：该子库主要用于存放由厂家或用户收集到的主要用频设备的资料，主要内容有：设备名称、生产厂家、设备型号、用途、使用频率、调制方式、编码方式、额定功率、信号占用带宽、通信速率、3秒I/Q数据；

词典信息类库表：类似于系统帮助知识库，按照有关标准进行监测任务类型、监测设备类型、监测功能类型、解调方式、测向模式、检波方式等方面释义；

所述的地理信息数据库包括

显示处理模块：能够实现某一区域或者某一选定区域内台站总量、电台分布及台站的详细信息的直观显示；

条件查询模块：用于输入查询条件即台站名称、功率范围、频率范围或使用单位查询出符合输入条件的台站；或者直接通过鼠标在地图上拉框、画圆、画多边形的方法，查询出选中范围内的台站，并且将这些台站在地图上做相应标识，并获取台站的技术资料；

电子地图模块：用于存储电子地图；

在本实施例中所述的地理信息数据库用于存储地理信息为云端控制中心提供业务支撑；支持国家无线电监测中心规定的电子地图格式的地理信息系统应用，支持“国无中函[2002]02号”文件中定义的.M电子地图格式及国家要求的地图格式，地理信息数据库能够显示监测台站、实时测向数据等与地图相关的信息和图形效果，还应提供台站查询、移动站位置查询等多种功能。

所述的辅助决策包括：

基于时域、频域、空域、能量域的电磁态势分布描述；

频带资源使用的地理特性、时段特性以及综合性分析统计；

频带资源使用分析评估，包括频点复用度统计，频点、频段占用度的统计和分析；

利用专用电磁兼容软件、场强预测软件和电子地图进行专用网络信号覆盖分析预测；

利用长期采集积累的电磁环境数据和电磁态势图进行频率复用规划与实施；

进行无线电管理有关频率政策查询；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率使用查询与对比；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率使用情况评估；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率审批辅助决策；

利用近期采集积累的电磁环境数据计算；

实现对合法无线电波发射站点和非法无线电波发射站点的分类区分，对非法无线电波发射站点和不明无线电波发射站点的搜索和统计。

所述的图形化显示包括站点监控视图显示、K线图显示和电磁态势图显示；

所述的站点监控视图用于：

结合电子地图展示监测力量的布局及有关设备、人员等信息查询；

结合电子地图展示前端采集装置分布及前端采集装置信息查询；

结合电子地图展示总体电磁态势；

结合电子地图展示背景噪声和信号环境的变化情况；

结合电子地图展示频率规划、频率资源情况；

结合电子地图展示频率复用、占用和信道占用情况；

结合电子地图展示频率非法占用情况；

结合电子地图对前端采集装置进行控制进行各种任务控制及数据监视；

所述的K线图展现前端采集装置活动规律，所述的活动规律包括发射时间、发射功率变化，并结合前端无线电波发射站点数据库，判断该站点是否合法、是否按规定工作；

所述的电磁态势图用于

展示监测区域内频点或频段覆盖范围；

对违规工作广播电视及无线电波发射站点进行报警；

分辨同频多源信号，并进行定位；可识别黑广播并定位；

可统计分析新增无线电波发射站点、站点数量及位置；

可对无线电波发射站点数据库及数据库内没有的信号进行预警。

所述的分析包括电磁环境数据分析、“K线图”分析和报警事件分析；

所述的电磁环境数据分析的方法为，根据所采集到电磁环境数据融合形成电磁态势图，将电磁态势图与数据库中的历史数据结合分析；

所述的“K线图”分析的方法为，利用前端采集装置长时间采集到的数据，描绘成“K线图”并与数据库中的历史数据结合分析；

所述的报警事件分析的方法为，对系统的通信链路进行检测以及结合数据库中的数据对报警事件进行分析。

所述的方法还包括所述的数据筛选，它主要通过数据库中的历史数据对比、与其它移动监测装置和固定监测站点对比来筛选数据，若某个移动监测装置或固定监测站点的数据与历史数据不符，而其它的移动监测装置或固定监测站点数据又没发生异常，就应判该设备为疑似故障，该监测设备的数据就应暂存在临时数据子库中待工作人员进一步分析处理。

所述的电磁环境数据对比分析的方法为云端控制中心会定期自动对数据库中存储的电磁环境数据进行分析，并会结合历史数据进行比对，通过比对和分析给出疑似违规的无线电波发射站点和疑似违法使用的信号；并将这些疑似违法/违规的信息送到数据库中进行保存，并告知工作人员。

Claims (5)

1.一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：它包括以下步骤:

S1对监测网络进行部署，实现对监测区域内的无线电信号发射情况在空域、频域、时域、能量域的全面覆盖，所述的部署包括在现有固定监测站点的基础上添加移动监测设备；

S2建立完善的数据库系统，实现网内监测数据的收集、整理、加工、存储、使用，实现近、中、长期的电磁环境数据的积累和掌握，包括以下子步骤：

S21前端采集装置通过网络将采集到的电磁环境数据上传至数据汇聚节点，

S22数据汇聚节点电磁环境数据上传至云端控制中心；

S23云端控制中心进行电磁环境数据筛选，分类并存入数据库中；

S24云端控制中心结合数据库中积累的进行电磁环境数据对比分析，若有异常事件则发出报警信号；

S25云端控制中心将分析结果和报警信号进行图形化显示，并将报警事件存放数据库中同时做出相关的辅助决策；

所述的辅助决策包括：

基于时域、频域、空域、能量域的电磁态势分布描述；

频带资源使用的地理特性、时段特性以及综合性分析统计；

频带资源使用分析评估，包括频点复用度统计，频点、频段占用度的统计和分析；

利用专用电磁兼容软件、场强预测软件和电子地图进行专用网络信号覆盖分析预测；

利用长期采集积累的电磁环境数据和电磁态势图进行频率复用规划与实施；

进行无线电管理有关频率政策查询；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率使用查询与对比；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率使用情况评估；

利用长期采集积累的电磁环境数据进行频率审批辅助决策；

利用近期采集积累的电磁环境数据计算；

实现对合法无线电波发射站点和非法无线电波发射站点的分类区分，对非法无线电波发射站点和不明无线电波发射站点的搜索和统计。

2.根据权利要求1所述的一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：所述的图形化显示包括站点监控视图显示、K线图显示和电磁态势图显示；

所述的站点监控视图用于：

结合电子地图展示监测力量的布局及有关设备、人员信息查询；

结合电子地图展示前端采集装置分布及前端采集装置信息查询；

结合电子地图展示总体电磁态势；

结合电子地图展示背景噪声和信号环境的变化情况；

结合电子地图展示频率规划、频率资源情况；

结合电子地图展示频率复用、占用和信道占用情况；

结合电子地图展示频率非法占用情况；

结合电子地图对前端采集装置进行控制进行各种任务控制及数据监视；

所述的K线图展现前端采集装置活动规律，所述的活动规律包括发射时间、发射功率变化，并结合前端无线电波发射站点数据库，判断该站点是否合法、是否按规定工作；

所述的电磁态势图用于：

展示监测区域内频点或频段覆盖范围；

对违规工作广播电视及无线电波发射站点进行报警；

分辨同频多源信号，并进行定位；可识别黑广播并定位；

统计分析新增无线电波发射站点、站点数量及位置；

对无线电波发射站点数据库及数据库内没有的信号进行预警。

3.根据权利要求1所述的一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：

所述的分析包括电磁环境数据分析、“K线图”分析和报警事件分析；

所述的电磁环境数据分析的方法为，根据所采集到电磁环境数据融合形成电磁态势图，将电磁态势图与数据库中的历史数据结合分析；

所述的“K线图”分析的方法为，利用前端采集装置长时间采集到的数据，描绘成“K线图”并与数据库中的历史数据结合分析；

所述的报警事件分析的方法为，对系统的通信链路进行检测以及结合数据库中的数据对报警事件进行分析。

4.根据权利要求1所述的一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：所述的方法还包括所述的数据筛选，它主要通过数据库中的历史数据对比、与其它移动监测装置和固定监测站点对比来筛选数据，若某个移动监测装置或固定监测站点的数据与历史数据不符，而其它的移动监测装置或固定监测站点数据又没发生异常，就应判该设备为疑似故障，该监测设备的数据就应暂存在临时数据子库中待工作人员进一步分析处理。

5.根据权利要求1所述的一种用于无线电的智能化云监测方法，其特征在于：所述的电磁环境数据对比分析的方法为云端控制中心会定期自动对数据库中存储的电磁环境数据进行分析，并会结合历史数据进行比对，通过比对和分析给出疑似违规的无线电波发射站点和疑似违法使用的信号；并将这些疑似违法与违规的信息送到数据库中进行保存，并告知工作人员。