劉曉春

（淮安市無線電監(jiān)測站，江蘇 淮安 223001）

0 引 言

在信息化時代的浪潮下，無線電頻譜作為信息傳遞的重要載體，其重要性日益凸顯[1]。然而，隨著各種無線電設(shè)備的普及和應(yīng)用的復(fù)雜化，無線電頻譜的管理與利用面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。為滿足日益增長的無線通信需求，確保頻譜資源的高效利用，必須借助先進的技術(shù)手段對無線電頻譜數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)測和大數(shù)據(jù)分析。通過實時監(jiān)測，及時掌握頻譜使用狀況，預(yù)防潛在的干擾和沖突，更深入地理解頻譜使用規(guī)律，為管理和決策提供更科學(xué)的依據(jù)。

1 傳統(tǒng)無線電頻譜的數(shù)據(jù)監(jiān)測問題

1.1 數(shù)據(jù)監(jiān)測的實時性不足

傳統(tǒng)無線電頻譜的數(shù)據(jù)監(jiān)測通常依賴于定期或不定期的采樣和測量，這種方式難以及時反映頻譜的實時變化情況[2]。在復(fù)雜的電磁環(huán)境中，各種無線電設(shè)備的信號交織在一起，如果無法及時監(jiān)測頻譜的使用情況，極有可能會出現(xiàn)設(shè)備間的信號干擾，嚴重影響通信質(zhì)量和效率。

1.2 數(shù)據(jù)監(jiān)測的精度有限

傳統(tǒng)無線電頻譜監(jiān)測方法在數(shù)據(jù)采集、傳輸及處理過程中可能引入誤差，導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果的精度受限。此外，對頻譜的細致分析和特征提取是確保無線通信安全性的關(guān)鍵。傳統(tǒng)方法在這方面的局限性可能會引發(fā)潛在的安全隱患，無法及時發(fā)現(xiàn)和防范惡意干擾、竊聽等行為，進而影響整個無線通信系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

1.3 數(shù)據(jù)監(jiān)測的智能化程度低

傳統(tǒng)無線電頻譜的數(shù)據(jù)監(jiān)測過程通常依賴人工操作和干預(yù)，缺乏自動化的智能分析和決策支持。這種方式不僅效率低下，還容易受人為因素的影響。隨著頻譜監(jiān)測需求的不斷增長，傳統(tǒng)的人工操作方式難以應(yīng)對大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。這種方式缺乏靈活性和可擴展性，無法有效應(yīng)對不斷變化的監(jiān)測需求。

2 針對傳統(tǒng)無線電頻譜的監(jiān)測優(yōu)化和大數(shù)據(jù)分析

2.1 數(shù)據(jù)監(jiān)測的實時性優(yōu)化

利用高性能的頻譜分析儀、傳感器網(wǎng)絡(luò)等設(shè)備，實時監(jiān)測頻譜使用情況。這些設(shè)備具備高靈敏度、高分辨率以大動態(tài)范圍的特點，能夠準確捕捉頻譜的微小變化。高性能的頻譜分析儀具備極高的靈敏度，能夠檢測到微弱的信號，在低信號環(huán)境下也能獲得清晰的頻譜數(shù)據(jù)[3]。例如，SSA1000X 高性能頻譜分析儀具備較高的靈敏度，能夠檢測微弱信號，確保在低信號環(huán)境下獲得清晰的頻譜數(shù)據(jù)。其頻率范圍覆蓋9 kHz ～26.5 GHz，具備1 Hz 的分辨率，能夠精確區(qū)分緊密相鄰的頻率分量。該設(shè)備的動態(tài)范圍達到90 dB，電路耗電量為50 mW，能夠在明亮與黑暗區(qū)域捕捉到細節(jié)圖像。在信號頻率和帶寬的測量方面，該設(shè)備具備出色的準確度，誤差范圍控制在±10 Hz以內(nèi)。

此外，SSA1000X 高性能頻譜分析儀具備快速掃描和寬頻帶覆蓋的能力，可以滿足復(fù)雜電磁環(huán)境中的多種頻譜需求。在實時監(jiān)測頻譜的過程中，基于壓縮感知的技術(shù)可以在降低數(shù)據(jù)采樣率的同時，保持較高的監(jiān)測精度。利用歷史頻譜數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的頻譜趨勢，建立一個基于時間的線性回歸模型。頻譜功率隨時間的變化可以表示為

式中：Pt為t時刻的頻譜功率；P0為初始時刻的頻譜功率；k為頻譜功率隨時間變化的速率。由式（1）可知，t影響著Pt，在任何給定的時間間隔里，功率的變化量恒定（由k決定）。如果k為正數(shù)，那么頻譜功率將隨時間增加；如果k為負數(shù)，那么頻譜功率將隨時間減少。SSA1000X 高性能頻譜分析儀需要根據(jù)具體的時間變動來預(yù)測頻譜功率的相應(yīng)變化，有效獲取連續(xù)、實時的頻譜數(shù)據(jù)，進而準確掌握頻譜的狀態(tài)和變化。

2.2 數(shù)據(jù)監(jiān)測的精度提升

高精度的無線電頻譜傳感器能夠提供優(yōu)質(zhì)的頻譜數(shù)據(jù)采集結(jié)果，保證采集的頻譜數(shù)據(jù)具有更高的精度和準確性，最小化數(shù)據(jù)采集過程中的誤差。在當前數(shù)據(jù)采集過程中，需要明確頻譜監(jiān)測訴求，根據(jù)需求選擇合適的高精度無線電頻譜傳感器和頻譜分析儀，確保設(shè)備在所需頻率范圍內(nèi)具有高的靈敏度和分辨率[4]。啟動傳感器和頻譜分析儀，實時監(jiān)測目標頻譜。假設(shè)目標為無線通信信號，其頻率范圍是2.4 ～5.0 GHz，選擇HighSense-S1 型號的高精度傳感器和SpectrumMaster-A5 型號的分析儀。配置并啟動設(shè)備，設(shè)置傳感器靈敏度為10 dBm，分析儀的分辨率帶寬為1 MHz，使用這些高精度設(shè)備實時監(jiān)測目標頻譜。其中，監(jiān)測時間為24 h，樣本采樣率為1 000 個/s。最終通過高精度傳感器獲得優(yōu)質(zhì)的頻譜數(shù)據(jù)采集結(jié)果，數(shù)據(jù)精度為±0.5 dB，數(shù)據(jù)準確性高達99.5%。這一系列步驟能夠確保準確無誤地開展無線通信信號的頻譜監(jiān)測。

借助深度學(xué)習(xí)的壓縮算法來減少數(shù)據(jù)傳輸和處理過程中引入的誤差，提高數(shù)據(jù)處理的準確性和效率。對原始頻譜監(jiān)測數(shù)據(jù)進行歸一化處理，確保數(shù)據(jù)在一致的范圍內(nèi)。使用自編碼器結(jié)構(gòu)，將原始數(shù)據(jù)壓縮成一個低維的潛在表示。解碼器將這個低維表示還原為原始數(shù)據(jù)或盡可能接近原始數(shù)據(jù)的輸出。使用大量的頻譜監(jiān)測數(shù)據(jù)訓(xùn)練這個自編碼器，目標是最小化原始輸入數(shù)據(jù)和解碼器輸出之間的差異。在壓縮階段，只使用編碼器部分將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的潛在表示，作為壓縮后的數(shù)據(jù)進行傳輸。

為適應(yīng)不斷變化的頻譜數(shù)據(jù)特性，實施增量學(xué)習(xí)策略，定期使用新收集的數(shù)據(jù)對自編碼器進行微調(diào)。第一，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將數(shù)據(jù)縮放到一個特定的范圍（通常為0 ～1），消除不同特征之間存在的量綱差異。第二，使用編碼器（Encoder）對數(shù)據(jù)進行編碼。從輸入數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，并將其映射到一個低維的潛在空間。第三，使用解碼器（Decoder）對壓縮數(shù)據(jù)進行解碼，從低維的潛在表示中恢復(fù)出原始數(shù)據(jù)。第四，計算原始數(shù)據(jù)和解碼后的近似數(shù)據(jù)之間的差異，并使用優(yōu)化器（如Adam）最小化這個差異，不斷更新編碼器和解碼器的參數(shù)。使用驗證數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集定期評估算法的性能，確保壓縮和解壓過程不會引入過多的誤差。第五，采用優(yōu)化的數(shù)據(jù)壓縮算法和傳輸協(xié)議，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘和模式識別算法，對海量頻譜監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理，有效地提取頻譜的細致特征和規(guī)律，進而揭示潛在的安全隱患，降低數(shù)據(jù)傳輸過程中的誤碼率和丟失率，保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性。

2.3 利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)優(yōu)化頻譜利用

對大量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行存儲、整合和分析，挖掘頻譜利用的潛在規(guī)律。通過歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測模型，預(yù)測未來的頻譜需求，實現(xiàn)資源的預(yù)先分配和優(yōu)化。根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果，動態(tài)調(diào)整頻譜分配，提高頻譜利用效率。數(shù)據(jù)挖掘的這2 類任務(wù)并不是完全獨立的，它們往往需要相互配合，同時結(jié)合領(lǐng)域知識和業(yè)務(wù)需求來開展[5]。頻譜的數(shù)據(jù)挖掘需要依據(jù)具體任務(wù)類別選擇針對性的模型，為能夠適應(yīng)不同的需求和技術(shù)應(yīng)用，需要經(jīng)過監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理、監(jiān)測數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)結(jié)果可視化3 步。監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘前的關(guān)鍵步驟，旨在將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適用于分析的形式。監(jiān)測數(shù)據(jù)分析作為數(shù)據(jù)挖掘的核心環(huán)節(jié)，能夠運用各類算法與技術(shù)，從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息與知識。構(gòu)建分類模型，識別數(shù)據(jù)中的不同類別或群體。最終利用數(shù)據(jù)可視化將挖掘結(jié)果以圖形、圖像、動畫等直觀的形式展示出來，有助于用戶理解和解釋挖掘結(jié)果，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的更好理解和應(yīng)用。

針對不同的數(shù)據(jù)特性和業(yè)務(wù)需求，需要選擇適當?shù)耐诰蛩惴?。K-均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，用于將對象組合到K個聚類中，使同一個聚類中的所有數(shù)據(jù)項盡可能相似，而不同聚類中的數(shù)據(jù)項盡可能不相似。數(shù)據(jù)點x和y之間的歐幾里得距離為

式中：xi、yi為數(shù)據(jù)點x和y在第i個維度上的值；n為數(shù)據(jù)的維度。

設(shè)數(shù)據(jù)分為2 個聚類，確定數(shù)據(jù)點坐標為（6，10），將該坐標點視為輸入項，使用K-均值聚類算法計算它與各個聚類中心之間的距離。聚類1 的中心坐標是（4，7），聚類2 的中心坐標是（9，2）。根據(jù)式（2），通過比較數(shù)據(jù)坐標與聚類1 中心和聚類2 中心的距離，可以將數(shù)據(jù)點位分配到距離最近的聚類。一旦所有數(shù)據(jù)點都被分配到相應(yīng)的聚類中，就可以完成模型迭代，完成無線電頻譜數(shù)據(jù)的監(jiān)測和大數(shù)據(jù)分析，將數(shù)據(jù)集成到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程中，為無線電頻譜傳輸提供重要價值。

3 結(jié) 論

無線電頻譜數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠大幅提升頻譜資源管理的使用效率，優(yōu)化頻譜利用和干擾管理計劃，促進日常無線通信技術(shù)的應(yīng)用。該技術(shù)為無線通信領(lǐng)域的工作者提供可行性較強的科學(xué)手段，為相關(guān)行業(yè)的發(fā)展提供了新的機遇和解決方案。未來仍需進一步探索實時監(jiān)測與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在頻譜資源管理中的應(yīng)用，不斷推動無線通信領(lǐng)域的創(chuàng)新和發(fā)展。