大数据时代的无线电监测

云南省西双版纳傣族自治州无线电监测站 郑能军

大数据时代，无线电探测对于无线电监测探测的实际过程更为重要，有利于海量数据的整合和分析。因此，我们将全面提升探测技术水平，加大数据分析技术在生态、生物等领域的应用，全面提升基于海量数据分析技术的无人机探测技术水平。无线电检测科研人员要科学开展大数据信息采集、汇总和分类管理，创新大数据管理的核算工作形式，充分发挥大数据信息技术的积极作用，加强大数据整合，不断创新教育管理活动的内容和形式。

大数据时代，这将是一个非常好的发展时期，会让很多人的创造力发展到无限。同时也是发展最差的时期，因为很多人可能会因为新技术的应用而被迫创业。或者一旦技术创新失败，它们可能永远无法恢复。但无论如何，这都会随着时间的推移而发生，这就是大数据分析的时代。在大数据分析的背景下，一些传统行业将开始通过创新技术寻求变革，比如无人机检测工程[1]。传统的无人机探测技术也会随着创新技术的发展而改变，因为人类没有改变的永远无法满足社会人类对高质量生活的渴望。如今，随着大数据分析技术越来越成熟，它已经真正开始应用于人们日常生活的各个领域。无线电探测设施的建立和完善将逐步与大数据技术相融合。本文首先分析了大数据分析技术和无线电检测的定义和内涵，着重探讨和发现了大数据分析技术在无线电检测业务中的重要应用[2]。在分析和理解大数据分析时代无线电探测发展趋势的基础上，深入研究了大数据分析技术在无线电探测中的关键作用以及如何将大数据分析技术应用于无线电探测。

1 大数据时代基本概念分析

1.1 概念分析

对于互联网时代的企业来说，在产业功能和产业发展过程中，必须将大数据分析技术作为企业的关键输出要素，对海量数据进行全面整合和分析，以促进大数据分析技术的合理应用，提高企业的管理和分析水平。在信息通信、金融研究和信息通信技术应用等领域，人们已经开始广泛使用大数据分析技术，涵盖了大数据分析的多个类别。近年来，由于我国经济发展中企业网络会计信息科技的加速，企业网络信息技术在人们生活中得到了广泛的应用，并借助大数据安全技术，实现了海量数据处理与环境信息系统的高效集成和使用，提高了数据处理的社会工作能力水平，全面提升了信息管理者在数据处理、存取、存储工作中的技术水平，以满足数据处理趋势化、整体化的要求。

1.2 特点分析

大数据处理时代，由于信息量大，一般以P、E、Z为主要计量单位。然而，大数据处理的类型多种多样，如地理位置类型、图像类型、视频类型、声音类型和日志类型，这些都是大数据处理的主要部分[3]。同时，在大数据处理时代，数据处理内容仍具有复杂的特点，类型多样，对信息处理能力要求较高。此外，在大数据挖掘阶段，人们可以以物联网为主要背景，具有一定的信息感，通过分析更具体的数据处理内容，从而发挥更高价值密度的积极作用。在大数据处理发展时代的文化背景下，大数据分析处理的信息快速有效，可以通过具体的科技管理框架和科技研发路径，进一步提升大数据分析的技术管理能力。

2 无线电监测问题分析

在大数据处理的过程中，人们理解的概念非常清晰，但是现在要处理的大数据信息非常庞大，一般处理企业使用的开发工具已经不能满足信息处理的实际需求，所以需要处理性能非常稳定的数据，并且数据处理可以通过快速处理工具进行分类和集成，从而保证信息处理的顺利进行。目前，在我国无线电监测行业的发展中，大数据的分析、计算和管理存在一些问题。这类问题迫切需要大数据分析技术专业人才来应对，从而保证我国无线电监测行业在大数据分析时期的顺利发展。

2.1 未能保证人工处理后的数据准确性

当一个时代改变时，人们一定会意识到这一点。因此，当新技术的出现标志着一个新时代的到来。当大数据分析还没有快速进入人类的视野时，任何管理工作都是需要通过人工操作来完成，研究数据分析和管理问题。因此，无线电监测的服务和管理往往因数量巨大而无法分类，需要大量的科技人员进行相应的技术计算和数据处理。无线电监测服务还需要相应的技术监测管理软件来辅助人们进行管理。有时候软件的技术数据处理不到位，也需要大量的人来操作。正是因为人们的技术处理，一些数据处理的准确性不足，所以无线电监测做不好。在当前的教学改革中，教师要充分掌握课程的基本教学内容，一门完整的课程只有学习者能够正确接收到自己输出的教学内容，才能被认为是完整的。这怎么可能是一门综合课程呢？因此，我国教师的主要教学企业之一也要求知识传递的准确性。毫无疑问，中国的无线电监测行业也是如此，但与此同时，监测数据的准确性也更高[4]。

2.2 无线电监测数据并未得到有效监测和挖掘

人一旦遇到外界的阻碍时，就会刺激无限数量的发育细胞。所以，只有受到启发的人，才能带来更精彩的世界。虽然我们可以在很多研究内容中利用无线电信息技术进行环境监测，并存储了相当多的数据，但对我们来说，这些环境监测系统的数据并没有被充分利用和有效管理，因此对于检测结果没有研究精神。因此，当前无线电探测发展的主要问题之一是一些监测数据无法合理挖掘和分类，这也将降低无线电探测的整体效益。

2.3 人工操作不统一，阻碍了数据的分析与整合工作

目前国内已经建立了多个固定的无线电监测站，利用上述检测装置可以进行频谱扫描、信号检测、占用率分析等工作，在上述工作过程中会产生巨大的监测数据。然后，在获得数据后，当然需要相关检查人员对数据进行整理和分类。但是在实际的数据挖掘过程中，由于人工操作、工作路径和方式的不同，往往无法保证所有最有用的数据形式都是统一的，因此通过大量人为因素进行数据检测的结果往往会阻碍数据的分类和排序。

3 大数据时代的无线电监测分析

3.1 通过大数据进行网格化监测

网格监控是一种非常有效的无线电监控方式。由于无线电电子计量监测网络是一个特殊的大型传感器网络，网络化监测中大数据的采集、保存和管理需要大数据处理的支持。只有这样，才能对海量的无线电监测信息进行合理分类，从而实现大数据分析的整理、分类和预警功能。随着网络监控技术与大数据分析的融合，无线电管理资源的管理能力将得到极大提升[4]。电网监测范围广、频段宽、时间长，监测人员可以完全控制频谱资源进行实时监测和分析。无线电监测中心还可以利用监测辅助台站管理系统，实现对所用频段和发射设备的远程监测，研究监测结果，扩大台站监管覆盖面。无线网格监测还可以利用数据挖掘提供良好的电磁环境，为后期频谱管理提供电磁环境数据。

3.2 监测信息交互和分析的能力

随着无线电信息技术应用的宽带化、泛在化、移动化和智能化趋势，无线电设施之间的电磁兼容性将更加明显，对无线电监测信号的影响也将越来越显著。如今，获取监控信号的渠道越来越多，如众包监控、传感器网络等。它们已被应用。无线电接收设备的成本不断降低，但性能却有所提高。甚至一些非专业的设备也被用来获取监控信息，比如一些通讯软件增加了联网定位的功能。海量的监测数据不断产生，如何实现更高层次的信息交换和数据分析处理成为人们必须面对的课题。在无线电监测技术方面，只有创新的技术应用和利用互联网、云计算等新兴技术，才能释放和利用海量监测数据资源蕴含的巨大价值。

3.3 促进监测设备小型化发展

随着无线电探测技术的不断发展，推动了探测设备小型化的发展趋势。小型化监控设备主要分为手持式和便携式。目前传感器技术根本无法实现全覆盖，需要设计一种功耗更小的小型化无线传输或射频传输传感器。对于小型化的无线电监测射频传感器，其电源通常为燃料电池，因此在产品设计中通常采用高到低功耗的芯片，并选择合适的模块系统对其进行合理限制。比如某个模块系统不工作时，就陷入休眠状态，这样既提高了传感器的工作时间，又有效降低了监控设备的功耗。然而，由于频谱管理和分配的变化，技术参数和信息量也发生了变化，包括带宽、频谱、调制和编码等。为了应对新的挑战，有必要不断改进和更新现有的监控系统和监控技术。此外，无线电技术不仅可以提高信号识别能力，还可以帮助监控系统的设计、功能、数据和评估。

3.4 微弱信号监测和提取的能力

随着无人机技术和应用的蓬勃发展，无线电频谱的开发和利用逐渐从中低频段向高频段转变，从垄断走向共享，特别是对于微弱信号的监测和提取。在实际监测工作中，越来越需要技术人员对噪声附近的信号进行监测和提取，有的甚至在噪声下监测和提取信号。使用性能更高的设备，应用更多的新技术，已经成为无线电监测技术的必要选择[5]。同时，在传统意义上，微弱信号监测能力的提升意味着监测覆盖面的增加，这也是监测工作所追求的目标。

4 大数据时代下无线电监测措施分析

4.1 科学实施数据采集工作

在大数据处理时期，为了有效地收集和管理原始数据，在收集原始数据的过程中，建立了科学合理的会计现代信息系统过滤和利用系统，对无用的信息系统进行有效的清除和管理。例如，在100MHZ-800MHZ频率的无线电监测管理中，企业应根据问题和具体频段条件开展一些细致地研究和探讨工作，在对讲、通信、民航、广电等行业开展管理核算工作，以提高企业监测技术工作和生活的技术水平，加强监管和工作支持，从而实现不同频段的分类，并制定相关规定。

4.2 提升数据信息的管理水平

大数据处理时代，为了确定无线电监测的目的，进行统一统筹管理，以数据库系统软件为主要管理工具，按照信息时间占用和强度标准，提高数据整理分析水平。在数据库管理中，还应根据无线电环境监测的工作特点和原理，对数据信息进行整理，以改善目前系统面临的问题。比如在监测某个频点信息的过程中，需要确定时间分布的具体实际情况，以时间作为数据整合的标准。同时要结合信号定位的监控能力，提升企业管理的发展水平，为整合不同远程控制站的数据技术信息。同时，在数据管理工作中，也要明确不同的类别和频次信息，根据各系统的特点开展好数据分析工作。比如Exp宽带在各种条件下，需要注意系统中宽带信息的自动调整，从而掌握正确的数据处理信息和工作结果，提高调频工作水平。在系统工作中，还需要确定具体的频次信息类型、数据管理内容和要求，从而加强数据管理。

4.3 数据信息的计算措施

在大数据处理时代下，要以数据分析计算为重点，合理利用远程联网技术，远程接入远程控制站，提供本地回传数据信号，并合理处理数据分析。但因为大数据处理的计算容量巨大，如果人们还在采用中国传统的运算方式，将会造成大量硬件资源浪费，而不是为了提高计算的企业成本和工作学习效果。而且，在信息量逐渐扩大的时代，中国传统的计算方法已经无法提高计算的安全性和效率。所以，人们在无线电电子计量学监测过程中，就应该严格按照计量要求和标准，并结合云计算技术开展计算。例如：使用由谷歌研发的云端计算平台，建立数据分析和运算架构，以加强数据分析计算的工作能力，确保数据分析计算的准确度，以适应无线电监控的需要，并全面优化数据分析管理内容和体系。

5 结语

在大数据分析时期，无线电监督机关应当强化监督管理，确定监控管理工作的基本内容和要求，以形成正确的社会价值观，并科学合理地进行大数据分析统计、分析总结等工作，以提升无线电监督工作的管理水平。