CN109547126A - 卫星通信宽带频谱信号自动监测方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种卫星通信宽带频谱信号自动监测方法,包括:采集卫星通信信号并将采集到的所述卫星通信信号处理转换为数字信号;对所述数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的所述卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系;对所述频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据;将所述频谱图像和/或所述载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的所述频谱图像与所述载波数据。本发明还公开了一种卫星通信宽带频谱信号自动监测系统。其能自动监控卫星宽带频谱信号,能节省人工和设备成本,能追溯历史故障数据,故障率低、工作效率高。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种卫星通信宽带频谱信号自动监测方法及其系统。
背景技术
如今,卫星通信技术日益发展,逐渐融入到人们的日常生活中,越来越多的公司、单位开展卫星通信业务,在卫星通信过程中,监测卫星通信频率信号和参数是十分重要的。由于各类通信、广播数据中继卫星是处于一个开放的空间,通信过程中会面临着各种有意或无意干扰的影响,造成卫星信道无法正常通信,影响通信服务质量。除此之外,信道的误用、盗用或者攻击等情况也是时刻危及系统的安全。因此,卫星通信必须时刻掌握通信过程中设备所使用的卫星频率、功率等状态,及时发现与评估卫星信道质量,避免信道干扰,提高通信质量与稳定性具有重要的实际意义。
传统监测方法是人工使用频谱仪监测实时卫星收发信号或者使用多台频谱仪搭建的监控系统,这些方法不仅需要投入大量设备成本与人工成本,而且人工监测无法获取和保存实时故障数据,故障率高,工作效率低下。
如何实现自动监控卫星宽带频谱信号是目前需要解决的问题。
发明内容
本发明为解决上述技术问题提供一种卫星通信宽带频谱信号自动监测方法及其系统,其能够自动监控卫星宽带频谱信号,能够节省人工和设备成本,能够追溯历史故障数据,故障率低、工作效率高。
为解决上述技术问题,本发明提供一种星通信宽带频谱信号自动监测方法,包括:采集卫星通信信号并将采集到的所述卫星通信信号处理转换为数字信号;对所述数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的所述卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系;对所述频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据;将所述频谱图像和/或所述载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的所述频谱图像与所述载波数据。
进一步地,所述在对频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据的步骤具体为:对所述频谱图像的波形进行平滑滤波处理得到载波图像,进而从所述载波图像中处理得到载波数据,所述载波数据包括时间点载波中心频率、带宽、发送电平、接收高电平、接收低电平和/或载噪比信息。。
进一步地,所述在对比分析进行信号异常检测的步骤中,包括:异常强信号检测,具体为:将所述发送电平与预设的作为基准数据的发送电平门限进行对比、和/或将所述带宽与预设的作为基准数据的带宽门限进行对比,若所述发送电平超出预设的发送电平门限、和/或所述带宽超出预设的带宽门限则判定为信号异常强;和/或,载波波形对称性检测,具体为:计算所述频谱图像中的中心频点两侧频谱波形之间的相关度,并将计算得到的所述相关度与预设的作为基准数据的相关度门限进行对比,若计算得到的所述相关度低于预设的相关度门限则判定为信号遭遇异常干扰;和/或,特征点数据统计检测,具体为:将从所述载波图像选取的各特征点的特征点数据与预设的作为基准数据的相应特征点的特征点数据进行对比,若数据差异超出正常范围时则判定信号异常。
进一步地,所述平滑滤波处理的算法采用最小二乘法、N点平滑滤波法、或自适应N点平滑滤波法。
进一步地,在采集卫星通信信号的步骤之前,包括:获取预设的采集周期和采集带宽;在采集卫星通信信号的步骤具体为:按所述采集周期对所述采集带宽内的卫星通信信号进行采集;其中,所述卫星通信信号是射频信号或者中频信号。
为解决上述技术问题,本发明提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被一个以上的处理器配置为执行如上述任一项实施例所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法的步骤。
为解决上述技术问题,本发明提供一种卫星通信宽带频谱信号自动监测系统,包括:卫星信号采集模块,用于采集卫星通信信号,并将采集到的所述卫星通信信号处理转换为数字信号;数字信号处理模块,用于对所述数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的所述卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系;数据分析处理模块,用于对所述频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据;以及监控模块,用于将所述频谱图像和/或所述载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的所述频谱图像与所述载波数据。
进一步地,所述数据分析处理模块与所述监控模块之间的数据交互通过在两者间配置交换机实现。
进一步地,所述数据分析处理模块采用高性能处理服务器,用于从所述频谱图像中分析获得载波图像,并对所述载波图像的波形进行平滑滤波处理作为输出的基本波形,进而从所述基本波形中处理得到载波数据,其中,所述载波数据包括时间点载波中心频率、带宽、发送电平、接收高电平、接收低电平和/或载噪比信息,其中,所述平滑滤波处理的算法采用最小二乘法、N点平滑滤波法、或自适应N点平滑滤波法。
进一步地,所述监控模块在进行信号异常检测的步骤中,用于进行:
异常强信号检测,具体为:将所述发送电平与预设的作为基准数据的发送电平门限进行对比、和/或将所述带宽与预设的作为基准数据的带宽门限进行对比,若所述发送电平超出预设的发送电平门限、和/或所述带宽超出预设的带宽门限则判定为信号异常强;
和/或,载波波形对称性检测,具体为:计算所述频谱图像中的中心频点两侧频谱波形之间的相关度,并将计算得到的所述相关度与预设的作为基准数据的相关度门限进行对比,若计算得到的所述相关度低于预设的相关度门限则判定为信号遭遇异常干扰;
和/或,特征点数据统计检测,具体为:将由所述数据分析处理模块从所述载波图像选取的各特征点的特征点数据与预设的作为基准数据的相应特征点的特征点数据进行对比,若数据差异超出正常范围时则判定信号异常。
本发明的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法及其系统,具有如下有益效果:
通过实时采集的卫星通信信号经处理得到相应的频谱图像、及频率与功率的关系信息,借此处理得到载波数据,进而利用频谱图像和/或载波数据与预设的一组以上的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,并在检测到信号异常时,产生告警事件并对相应的频谱图像和载波数据进行存储,能够自动监控卫星宽带频谱信号,能够节省人工和设备成本,能够追溯历史故障数据,故障率低、工作效率高。
附图说明
图1是本发明卫星通信宽带频谱信号自动监测方法的流程图。
图2是本发明卫星通信宽带频谱信号自动监测系统第一实施例的功能模块图。
图3是本发明卫星通信宽带频谱信号自动监测系统第二实施例的功能模块图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明进行详细说明。
请参阅图1,本发明提供一种星通信宽带频谱信号自动监测方法。该监测方法包括:
步骤S11,采集卫星通信信号并将采集到的卫星通信信号处理转换为数字信号。其中,该卫星通信信号通常可以是射频信号或者中频信号。
其中,在步骤S11之前,通常还具备获取预设的采集周期和采集宽带的步骤。该采集周期和采集带宽通常可以通过用户手动输入来进行设置,当然也可以直接配置在配置文件中。进而,在步骤S11中,按照采集周期对采集带宽内的卫星通信信号进行采集,采集带宽的限定可以排除带宽之外的卫星通信信号的干扰、减少数据处理分析量。
步骤S12,对数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系。
步骤S13,对频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据。其中,载波数据包括但不限于时间点载波中心频率、带宽、发送电平、接收高电平、接收低电平和/或载噪比等信息。
其中,步骤S13具体为:对频谱图像的波形进行平滑滤波处理得到载波图像,进而从载波图像中处理得到上述列举的载波数据。
其中,载波数据中的接收高电平来源于载波图像中特征点的最大载波信号图像数据,载波数据中的接收低电平来源于载波图像特征点的最小载波信号图像数据。
进一步地,平滑滤波处理的算法必须保持带求参数所提供的信息不变,因而采用最小二乘法、N点平滑滤波法、或自适应N点平滑滤波法,其目的在于消除测量噪声以获取更精确的模型和更好的特征。本发明优选采用自适应N点平滑滤波法来进行测量噪声的消除,该方法考虑了相邻个点相对于当前位置的作用大小,采用加权的方法求各点出的平均值,权值由加权函数h(n)决定,自适应N点加权平滑滤波公式如下:
其中,加权函数h(n)=1/(an²+1),a>0为自适应因子,n为整数,自适应N点平滑滤波法关键在于自适应因子a的选取,自适应因子与权值的大小成反比,通常是按照扫描线的曲率变化来取值的。
步骤S14,将频谱图像和/或载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的频谱图像与载波数据。
其中,步骤S14中所指预置的基准数据包括一组以上,用于进行数据比对参照。各组基准数据由用户手动输入的基准参数形成或者直接被配置在配置文件中。
该对比分析进行信号异常检测的步骤中,包括但不限于下述三种方式。
方式一,异常强信号检测,具体为:将发送电平与预设的作为基准数据的发送电平门限进行对比、和/或将带宽与预设的作为基准数据的带宽门限进行对比,若发送电平超出预设的发送电平门限、和/或带宽超出预设的带宽门限则判定为信号异常强。
其中,该发送电平门限和带宽门限通常根据采集周期内的频谱信号获取突发信号的峰值信息,结合数据库存储的载波历史信息来进行设置。
方式二,载波波形对称性检测,具体为:计算频谱图像中的中心频点两侧频谱波形之间的相关度,并将计算得到的相关度与预设的作为基准数据的相关度门限进行对比,若计算得到的相关度低于预设的相关度门限则判定为信号遭遇异常干扰。
其中,一般来说卫星通信频谱信号波形都是以中心频点为对称的波形信号,通过计算左半部频谱波形与右半部频谱波形的相关度,就可以准确的描述信号的对称程度。当正常通信信号受到其他通信信号干扰叠加后,频谱信号波形的对称性将被破坏,突出表现为左半部频谱波形与右半部频谱波形的相关度明显降低,也即表明卫星通信信号遭遇异常干扰。
方式三,特征点数据统计检测,具体为:将从(由频谱图像经平滑滤波处理得到的)载波图像选取的各特征点(如最大载波信号、最小载波信号处)的特征点数据(相应为接收高电平、接收低电平)与预设的作为基准数据的相应特征点的特征点数据进行对比,若数据差异超出正常范围时则判定信号异常。这里举例可以包括这样几种情况:一个以上特征点数据之间的差异显著超出正常范围(即可视为个体差异显著);两个以上特征点数据均略微超出正常范围(即可视为整体差异显著)。
其中,特征点数据统计检测根据固定业务的特征点数据进行统计比对。当业务固定时,系统发出的信号波形相对比较稳定,系统根据业务进行特征点数据统计,得到一组相对稳定的特征点数据作为基准数据与异常数据进行比对,当数据差异超出正常范围时,可判断此时卫星通信信号异常。
上述三种信号异常检测方式可以单独或者组合进行使用,此处不作特别限定。
在一具体实施例中,根据上述信号异常检测方式及结果的不同,可以在步骤S14中产生相适应的不同类型的告警事件。该告警事件类型及告警阈值(即各类门限值)可以通过用户手动输入或者从配置文件中读取而获得。
其中,步骤S14中信号异常时产生的告警事件及此告警状态下对应的频谱图像与载波数据通常存储于历史告警文件中,以后续方便查询,比如,用户可通过历史告警查询指定时间段内的告警信息或者用户可通过历史告警查询指定类型的告警事件查看不同时间段出现的该类型告警信息,该告警信息将显示告警时刻监测图表信息及具体卫星通信数据信息。
当然,在步骤S14中,可以显示最近一次实时采集的所述卫星信号处理得到的包括频谱图像、载波数据等信息的监控图像。
此外,本发明还提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质内存储有计算机程序,计算机程序被一个以上的处理器配置为执行如上述任一项实施例的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法的步骤。
此外,结合图2和图3进行参阅,本发明提供一种卫星通信宽带频谱信号自动监测系统。该监测系统包括信号采集与处理终端1、数据分析处理模块2及监控模块3。
该信号采集与处理终端1包括卫星信号采集模块11和数字信号处理模块12。
其中,卫星信号采集模块11用于采集卫星通信信号,并将采集到的卫星通信信号处理转换为数字信号。该卫星通信信号是射频信号或者中频信号。采集周期及采集带宽可通过用户手动输入的方式进行设置,进而卫星信号采集模块11按照采集周期在采集带宽内采集卫星通信信号。
数字信号处理模块12与卫星信号采集模块11连接,用于对数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系。
该信号采集与处理终端1举例可选择自频谱仪。
进一步地,数据分析处理模块2与数字信号处理模块12连接,用于对频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据。该数据分析处理模块2举例采用高性能处理服务器。
进一步地,监控模块3与数据分析处理模块2连接,用于将频谱图像和/或载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的频谱图像与载波数据。
其中,该监控模块3还可以用于用户可手动输出告警事件类型及告警阈值,若卫星通信监控数据出现异常,系统监控模块3自动产生告警事件,将所述的卫星通信监测图表与告警状态数据存储到历史告警中。此外,该监控模块3还可以用于用户通过历史告警查询指定时间段内的告警信息,该告警信息将显示告警时刻监测图像及具体卫星通信数据信息。该监控模块3通常包括处理器、预处理器连接的具备数据库的存储器及显示器。
在一具体实施例中,该数据分析处理模块2与监控模块3之间的数据交互通过在两者间配置交换机4实现。
在一具体实施例中,该数据分析处理模块2主要用于对对频谱图像的波形进行平滑滤波处理得到载波图像,进而从载波图像中处理得到载波数据。其中,载波数据包括时间点载波中心频率、带宽、发送电平、接收高电平、接收低电平和/或载噪比信息,其中,平滑滤波处理的算法采用最小二乘法、N点平滑滤波法、或自适应N点平滑滤波法。
在一具体实施例中,监控模块3在对比分析进行信号异常检测的步骤中,举例可以用于进行如下三种信号异常检测:
方式一,异常强信号检测,具体为:将发送电平与预设的作为基准数据的发送电平门限进行对比、和/或将带宽与预设的作为基准数据的带宽门限进行对比,若发送电平超出预设的发送电平门限、和/或带宽超出预设的带宽门限则判定为信号异常强。
方式二,载波波形对称性检测,具体为:计算频谱图像中的中心频点两侧频谱波形之间的相关度,并将计算得到的相关度与预设的作为基准数据的相关度门限进行对比,若计算得到的相关度低于预设的相关度门限则判定为信号遭遇异常干扰。
方式三,特征点数据统计检测,具体为:将由数据分析处理模块2从(由频谱图像经平滑滤波处理得到的载波图像)选取的各特征点的特征点数据与预设的作为基准数据的相应特征点的特征点数据进行对比,若数据差异超出正常范围时则判定信号异常。
上述三种信号异常检测方式可以单独或者组合进行使用,此处不作特别限定。
该监控模块3可以通过用户手动等方式设置告警事件类型及告警阈值(即各类门限等),与之相应地,该监控模块3会根据信号异常检测的方式及结果的不同相应产生不同类型的告警事件。并且,该监控模块3通常显示最近一次实时采集的所述卫星信号处理得到的包括频谱图像、载波数据等信息的监控图像。
此外,该监控模块3在信号异常时产生的告警事件及此告警状态下对应的频谱图像与载波数据通常存储于其内的历史告警文件中,以后续方便查询,比如,用户借助该监控模块3可通过历史告警查询指定时间段内的告警信息或者用户借助该监控模块3可通过历史告警查询指定类型的告警事件查看不同时间段出现的该类型告警信息,该告警信息将显示告警时刻监测图表信息及具体卫星通信数据信息。
在一具体实施例中,该监测系统还配置有一个用户管理模块5,该用户管理模块5集成于监控模块3内,用于管理系统操作用户及系统权限的分配。其中,通常可以为系统配置超级管理员、管理员以及普通用户三个级别,并支持实现不同级别不同用户的权限分配与管理,实现多用户多角色系统操作管理。
本发明的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法及其系统,具有如下有益效果:
通过实时采集的卫星通信信号经处理得到相应的频谱图像、及频率与功率的关系信息,借此处理得到载波数据,进而利用频谱图像和/或载波数据与预设的一组以上的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,并在检测到信号异常时,产生告警事件并对相应的频谱图像和载波数据进行存储,能够自动监控卫星宽带频谱信号,能够节省人工和设备成本,能够追溯历史故障数据,故障率低、工作效率高。
以上仅为本发明的实施方式,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种卫星通信宽带频谱信号自动监测方法,其特征在于,包括:
采集卫星通信信号并将采集到的所述卫星通信信号处理转换为数字信号;
对所述数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的所述卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系;
对所述频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据;
将所述频谱图像和/或所述载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的所述频谱图像与所述载波数据。
2.根据权利要求1所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法,其特征在于,所述在对频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据的步骤具体为:
对所述频谱图像的波形进行平滑滤波处理得到载波图像,进而从所述载波图像中处理得到载波数据,所述载波数据包括时间点载波中心频率、带宽、发送电平、接收高电平、接收低电平和/或载噪比信息。
3.根据权利要求2所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法,其特征在于,所述在进行信号异常检测的步骤中,包括:
异常强信号检测,具体为:将所述发送电平与预设的作为基准数据的发送电平门限进行对比、和/或将所述带宽与预设的作为基准数据的带宽门限进行对比,若所述发送电平超出预设的发送电平门限、和/或所述带宽超出预设的带宽门限则判定为信号异常强;
和/或,载波波形对称性检测,具体为:计算所述频谱图像中的中心频点两侧频谱波形之间的相关度,并将计算得到的所述相关度与预设的作为基准数据的相关度门限进行对比,若计算得到的所述相关度低于预设的相关度门限则判定为信号遭遇异常干扰;
和/或,特征点数据统计检测,具体为:将从所述载波图像选取的各特征点的特征点数据与预设的作为基准数据的相应特征点的特征点数据进行对比,若数据差异超出正常范围时则判定信号异常。
4.根据权利要求2所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法,其特征在于:
所述平滑滤波处理的算法采用最小二乘法、N点平滑滤波法、或自适应N点平滑滤波法。
5.根据权利要求1所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法,其特征在于:
在采集卫星通信信号的步骤之前,包括:获取预设的采集周期和采集带宽;
在采集卫星通信信号的步骤具体为:按所述采集周期对所述采集带宽内的卫星通信信号进行采集;
其中,所述卫星通信信号是射频信号或者中频信号。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序,所述计算机程序被一个以上的处理器配置为执行如权利要求1~5任一项所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测方法的步骤。
7.一种卫星通信宽带频谱信号自动监测系统,其特征在于,包括:
卫星信号采集模块,用于采集卫星通信信号,并将采集到的所述卫星通信信号处理转换为数字信号;
数字信号处理模块,用于对所述数字信号进行傅里叶变换得到与采集到的所述卫星通信信号相对应的频谱图像、及频率与功率的关系;
数据分析处理模块,用于对所述频谱图像、及频率与功率的关系进行二次数据分析得到载波数据;
以及监控模块,用于将所述频谱图像和/或所述载波数据与预置的基准数据进行对比分析进行信号异常检测,如果检测到信号异常,则产生告警事件并存储此时对应的所述频谱图像与所述载波数据。
8.根据权利要求7所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测系统,其特征在于:
所述数据分析处理模块与所述监控模块之间的数据交互通过在两者间配置交换机实现。
9.根据权利要求7所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测系统,其特征在于:
所述数据分析处理模块采用高性能处理服务器,用于从所述频谱图像中分析获得载波图像,并对所述载波图像的波形进行平滑滤波处理作为输出的基本波形,进而从所述基本波形中处理得到载波数据,其中,所述载波数据包括时间点载波中心频率、带宽、发送电平、接收高电平、接收低电平和/或载噪比信息,其中,所述平滑滤波处理的算法采用最小二乘法、N点平滑滤波法、或自适应N点平滑滤波法。
10.根据权利要求9所述的卫星通信宽带频谱信号自动监测系统,其特征在于:
所述监控模块在对比分析进行信号异常检测的步骤中,用于进行:
异常强信号检测,具体为:将所述发送电平与预设的作为基准数据的发送电平门限进行对比、和/或将所述带宽与预设的作为基准数据的带宽门限进行对比,若所述发送电平超出预设的发送电平门限、和/或所述带宽超出预设的带宽门限则判定为信号异常强;
和/或,载波波形对称性检测,具体为:计算所述频谱图像中的中心频点两侧频谱波形之间的相关度,并将计算得到的所述相关度与预设的作为基准数据的相关度门限进行对比,若计算得到的所述相关度低于预设的相关度门限则判定为信号遭遇异常干扰;
和/或,特征点数据统计检测,具体为:将由所述数据分析处理模块从所述载波图像选取的各特征点的特征点数据与预设的作为基准数据的相应特征点的特征点数据进行对比,若数据差异超出正常范围时则判定信号异常。
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110996076A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-10 | 电子科技大学 | 一种卫星电视信号异常告警方法 |
CN111092645A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-05-01 | 航天恒星科技有限公司 | 一种卫星通信系统实时监控处理系统 |
CN111628819A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-04 | 中国人民解放军32039部队 | 中继卫星系统前向链路检测方法、装置和电子设备 |
CN112422170A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-26 | 大连交通大学 | 双频段射频设备近场自动化检测方法 |
CN112600610A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-02 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 | 北斗通讯模块的测试方法、装置、设备及存储介质 |
CN113079121A (zh) * | 2020-07-10 | 2021-07-06 | 鲍俐文 | 一种在无线通信中载波调制优先级判定系统 |
CN113676243A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-11-19 | 成都德辰博睿科技有限公司 | 一种卫星信号监测分析方法及系统 |
CN113949430A (zh) * | 2021-08-26 | 2022-01-18 | 中国卫通集团股份有限公司 | 一种获取卫星载波频域分布特征参数的方法及系统 |
CN114696924A (zh) * | 2020-12-29 | 2022-07-01 | 千寻位置网络有限公司 | 一种基准站信号质量监测方法、装置、设备及介质 |
CN114785404A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-22 | 北京博识广联科技有限公司 | 野外救援智能灯杆 |
CN117768013A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 成都戎星科技有限公司 | 一种卫星地面站链路的智能运维系统 |
-
2018
- 2018-11-08 CN CN201811327199.3A patent/CN109547126A/zh active Pending
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111092645A (zh) * | 2019-11-18 | 2020-05-01 | 航天恒星科技有限公司 | 一种卫星通信系统实时监控处理系统 |
CN111092645B (zh) * | 2019-11-18 | 2022-04-19 | 航天恒星科技有限公司 | 一种卫星通信系统实时监控处理系统 |
CN110996076B (zh) * | 2019-12-20 | 2021-10-15 | 电子科技大学 | 一种卫星电视信号异常告警方法 |
CN110996076A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-04-10 | 电子科技大学 | 一种卫星电视信号异常告警方法 |
CN111628819A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-09-04 | 中国人民解放军32039部队 | 中继卫星系统前向链路检测方法、装置和电子设备 |
CN111628819B (zh) * | 2020-05-28 | 2021-05-28 | 中国人民解放军32039部队 | 中继卫星系统前向链路检测方法、装置和电子设备 |
CN113079121B (zh) * | 2020-07-10 | 2022-12-27 | 中维建通信技术服务有限公司 | 一种在无线通信中载波调制优先级判定系统 |
CN113079121A (zh) * | 2020-07-10 | 2021-07-06 | 鲍俐文 | 一种在无线通信中载波调制优先级判定系统 |
CN112422170A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-26 | 大连交通大学 | 双频段射频设备近场自动化检测方法 |
CN112600610A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-04-02 | 内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司 | 北斗通讯模块的测试方法、装置、设备及存储介质 |
CN114696924B (zh) * | 2020-12-29 | 2024-03-15 | 千寻位置网络有限公司 | 一种基准站信号质量监测方法、装置、设备及介质 |
CN114696924A (zh) * | 2020-12-29 | 2022-07-01 | 千寻位置网络有限公司 | 一种基准站信号质量监测方法、装置、设备及介质 |
CN113676243A (zh) * | 2021-08-06 | 2021-11-19 | 成都德辰博睿科技有限公司 | 一种卫星信号监测分析方法及系统 |
CN113949430A (zh) * | 2021-08-26 | 2022-01-18 | 中国卫通集团股份有限公司 | 一种获取卫星载波频域分布特征参数的方法及系统 |
CN113949430B (zh) * | 2021-08-26 | 2024-05-14 | 中国卫通集团股份有限公司 | 一种获取卫星载波频域分布特征参数的方法及系统 |
CN114785404A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-22 | 北京博识广联科技有限公司 | 野外救援智能灯杆 |
CN117768013A (zh) * | 2024-02-22 | 2024-03-26 | 成都戎星科技有限公司 | 一种卫星地面站链路的智能运维系统 |
CN117768013B (zh) * | 2024-02-22 | 2024-05-03 | 成都戎星科技有限公司 | 一种卫星地面站链路的智能运维系统 |
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PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190329 |
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |