無線電頻譜數據的實時監測與大數據分析

劉曉春

（淮安市無線電監測站，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，隨著各種無線電設備的普及和應用的復雜化，無線電頻譜的管理與利用面臨著前所未有的挑戰。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手段對無線電頻譜數據進行實時監測和大數據分析。通過實時監測，及時掌握頻譜使用狀況，預防潛在的干擾和沖突，更深入地理解頻譜使用規律，為管理和決策提供更科學的依據。

1 傳統無線電頻譜的數據監測問題

1.1 數據監測的實時性不足

傳統無線電頻譜的數據監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]。在復雜的電磁環境中，各種無線電設備的信號交織在一起，如果無法及時監測頻譜的使用情況，極有可能會出現設備間的信號干擾，嚴重影響通信質量和效率。

1.2 數據監測的精度有限

傳統無線電頻譜監測方法在數據采集、傳輸及處理過程中可能引入誤差，導致監測結果的精度受限。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鍵。傳統方法在這方面的局限性可能會引發潛在的安全隱患，無法及時發現和防范惡意干擾、竊聽等行為，進而影響整個無線通信系統的性能和穩定性。

1.3 數據監測的智能化程度低

傳統無線電頻譜的數據監測過程通常依賴人工操作和干預，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。隨著頻譜監測需求的不斷增長，傳統的人工操作方式難以應對大規模的數據處理和分析任務。這種方式缺乏靈活性和可擴展性，無法有效應對不斷變化的監測需求。

2 針對傳統無線電頻譜的監測優化和大數據分析

2.1 數據監測的實時性優化

利用高性能的頻譜分析儀、傳感器網絡等設備，實時監測頻譜使用情況。這些設備具備高靈敏度、高分辨率以大動態范圍的特點，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，在低信號環境下也能獲得清晰的頻譜數據[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，確保在低信號環境下獲得清晰的頻譜數據。其頻率范圍覆蓋9 kHz ～26.5 GHz，具備1 Hz 的分辨率，能夠精確區分緊密相鄰的頻率分量。該設備的動態范圍達到90 dB，電路耗電量為50 mW，能夠在明亮與黑暗區域捕捉到細節圖像。在信號頻率和帶寬的測量方面，該設備具備出色的準確度，誤差范圍控制在±10 Hz以內。

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，可以滿足復雜電磁環境中的多種頻譜需求。在實時監測頻譜的過程中，基于壓縮感知的技術可以在降低數據采樣率的同時，保持較高的監測精度。利用歷史頻譜數據來預測未來的頻譜趨勢，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，那么頻譜功率將隨時間增加；如果k為負數，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具體的時間變動來預測頻譜功率的相應變化，有效獲取連續、實時的頻譜數據，進而準確掌握頻譜的狀態和變化。

2.2 數據監測的精度提升

高精度的無線電頻譜傳感器能夠提供優質的頻譜數據采集結果，保證采集的頻譜數據具有更高的精度和準確性，最小化數據采集過程中的誤差。在當前數據采集過程中，需要明確頻譜監測訴求，根據需求選擇合適的高精度無線電頻譜傳感器和頻譜分析儀，確保設備在所需頻率范圍內具有高的靈敏度和分辨率[4]。啟動傳感器和頻譜分析儀，實時監測目標頻譜。假設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。配置并啟動設備，設置傳感器靈敏度為10 dBm，分析儀的分辨率帶寬為1 MHz，使用這些高精度設備實時監測目標頻譜。其中，監測時間為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質的頻譜數據采集結果，數據精度為±0.5 dB，數據準確性高達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測。

借助深度學習的壓縮算法來減少數據傳輸和處理過程中引入的誤差，提高數據處理的準確性和效率。對原始頻譜監測數據進行歸一化處理，確保數據在一致的范圍內。使用自編碼器結構，將原始數據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據或盡可能接近原始數據的輸出。使用大量的頻譜監測數據訓練這個自編碼器，目標是最小化原始輸入數據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據轉換為低維的潛在表示，作為壓縮后的數據進行傳輸。

為適應不斷變化的頻譜數據特性，實施增量學習策略，定期使用新收集的數據對自編碼器進行微調。第一，對數據進行歸一化處理，將數據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）對數據進行編碼。從輸入數據中提取關鍵特征，并將其映射到一個低維的潛在空間。第三，使用解碼器（Decoder）對壓縮數據進行解碼，從低維的潛在表示中恢復出原始數據。第四，計算原始數據和解碼后的近似數據之間的差異，并使用優化器（如Adam）最小化這個差異，不斷更新編碼器和解碼器的參數。使用驗證數據集和測試數據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，采用優化的數據壓縮算法和傳輸協議，利用大數據分析技術中的數據挖掘和模式識別算法，對海量頻譜監測數據進行處理，有效地提取頻譜的細致特征和規律，進而揭示潛在的安全隱患，降低數據傳輸過程中的誤碼率和丟失率，保證數據的完整性和準確性。

2.3 利用大數據分析技術優化頻譜利用

對大量監測數據進行存儲、整合和分析，挖掘頻譜利用的潛在規律。通過歷史數據和預測模型，預測未來的頻譜需求，實現資源的預先分配和優化。根據實時監測數據和預測結果，動態調整頻譜分配，提高頻譜利用效率。數據挖掘的這2 類任務并不是完全獨立的，它們往往需要相互配合，同時結合領域知識和業務需求來開展[5]。頻譜的數據挖掘需要依據具體任務類別選擇針對性的模型，為能夠適應不同的需求和技術應用，需要經過監測數據預處理、監測數據分析及數據結果可視化3 步。監測數據預處理是數據挖掘前的關鍵步驟，旨在將原始數據轉化為適用于分析的形式。監測數據分析作為數據挖掘的核心環節，能夠運用各類算法與技術，從預處理后的數據中提取有價值的信息與知識。構建分類模型，識別數據中的不同類別或群體。最終利用數據可視化將挖掘結果以圖形、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果，實現數據的更好理解和應用。

針對不同的數據特性和業務需求，需要選擇適當的挖掘算法。K-均值聚類是一種無監督學習方法，用于將對象組合到K個聚類中，使同一個聚類中的所有數據項盡可能相似，而不同聚類中的數據項盡可能不相似。數據點x和y之間的歐幾里得距離為

式中：xi、yi為數據點x和y在第i個維度上的值；n為數據的維度。

設數據分為2 個聚類，確定數據點坐標為（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）。根據式（2），通過比較數據坐標與聚類1 中心和聚類2 中心的距離，可以將數據點位分配到距離最近的聚類。一旦所有數據點都被分配到相應的聚類中，就可以完成模型迭代，完成無線電頻譜數據的監測和大數據分析，將數據集成到現有的業務流程中，為無線電頻譜傳輸提供重要價值。

3 結 論

無線電頻譜數據的實時監測與大數據分析技術能夠大幅提升頻譜資源管理的使用效率，優化頻譜利用和干擾管理計劃，促進日常無線通信技術的應用。該技術為無線通信領域的工作者提供可行性較強的科學手段，為相關行業的發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測與大數據分析技術在頻譜資源管理中的應用，不斷推動無線通信領域的創新和發展。