文 | 国家无线电监测中心成都监测站 陈良 单亮亮
摘要：本文创新地提出利用宽带测向数据的清洗、处理、共享和分析的方法，实现B / S 架构无线电监测系统中多用户共享测向资源，提升测向设备使用效率和用户工作效率，解决系统中多用户抢占测向资源的业内难题。
关键词：宽带测向数据 共享 测向资源 效率 抢占
0 引言
当前，随着无线电监测系统设备联网的实现，监测系统在B/S 架构下支持多用户同时多点在线，调用各种原子化服务完成无线电监测任务。但随着对监测系统的不断深入使用，常出现多用户同时调用相同设备的现象，尤其是在固定测向设备调用中表现得尤为突出。因为测向设备价格昂贵，通常一个监测站配置的测向设备数量较少。系统内一个用户成功调用该测向设备时其他用户就无法使用，直至该用户释放测向设备后其他用户才能调用。当测向任务较多时，会出现多用户同时调用测向设备，造成测向资源紧张冲突的情况。如何科学合理地按需实时满足系统内多用户的需要，成为业内需要解决的难题。
经过分析，造成测向资源紧张的主要原因是：无论单频测向原子化服务还是联网交会测向，原子化服务都是针对设备层级的操作，这种服务执行时独占测向资源，无法实现测向设备的资源共享。即使测向设备再先进，处理速度再快，完成一个测向服务仍然需要启动、测向和结束的过程，需要一定的耗时。在这段时间内，其他用户是无法使用该测向设备的。因此如何实现对测向资源的科学有效分配，最大限度地发挥宽带测向机的最大算力和效能，实现B/S 架构下监测系统内多用户能够按需实时或准实时使用测向资源，是目前监测系统深入应用中所面临的一个难题。本文创新地提出利用宽带测向数据的清洗、处理、共享和分析手段，实现监测系统中多用户共享测向资源，提升测向设备使用效率的方法，有望破解系统中多用户抢占测向资源的业内难题。
1 宽带测向数据的产生
1.1 生产数据
生产数据是应用系统中在线使用的数据，它可能是一个生产系统的生产环境数据库中的数据。生产数据是动态的，会随着业务应用的变化而变化。本文中涉及的生产数据是指系统在宽带测向时产生的测向数据，数据涉及任务ID、监测设备、时间、频率、信号电平、测向质量、测向带宽、示向度和仰角等字段。
1.2 数据格式
由于生产数据是动态的数据，为了在不影响生产应用系统的情况下分析和处理这些数据，我们需要将这些数据从生产系统中解耦。从生产系统中解耦的数据即原始数据。本文设计的原始验证数据来源于宽带测向接收机，对一帧宽带测向数据格式自定义为表1 所示。
1.3 数据清洗
数据清洗是指对原始数据进行属性筛选、标准统一之后，再使用优化存储的方式存放于分析环境中。测向接收机工作在宽带FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）测向模式时，会在每个步进频点上产生数据，长时间的测量会产生大量数据。为节约存储空间，加快软件的处理速度，需要对宽带测向文件解析后的宽带测向数据进行筛选和压缩存储。
本文中采取关键字段组合法进行数据清洗和筛选，把时间戳、电平值、测向质量、方位角（示向度）作为数据筛选的关键字段，下面对这四个关键字段进行详细描述。
● 时间戳
时间戳是指每帧测向数据都带有该数据帧的产生时间。对于同一信号尽量选取交会定位在相同时间前后的测向数据，这样测向交会定位结果更为准确。但由于短波传播需要经过电离层的反射，空间传播链路还要受到多径反射等因素影响，因此有时相同时间戳的测向数据未必可用或者数据质量不理想，达不到交会定位的最佳条件。对于广播业务的信号有长期发射的特征，因此如果遇到交会定位测向数据质量不佳的情况，则可以选取其他发射时间段的测向数据。由于广播信号的发射长期且有周期规律，特别是在一个星期内的相同时间段会重复发射，并且发射时间一般维持1 小时以上，因此在交会定位测向算法中，对时间戳的选取建议原则是：优先选取各交会站点相同时间戳的测向数据，如果某交会站点出现测向数据不达标或未收到测向数据时，可以选取该交会站在该时间戳内一个整自然小时内的其他时间戳的测向数据；如果在一个整自然小时内仍没有达标的测向数据或没有测向数据，那么就依次选取该时间段内前1 天至7 天的测向数据，一般不超过30 天。自动选取时间戳的好处是可以最大限度地利用测向数据，对于长时间有周期规律发射的广播信号，最佳的交会定位数据应该是交会定位数据质量最佳的测向数据。我们可以通过跨时间周期选取最佳的测向数据，而且还可以实现对部分不满足同时三站交会定位的信号进行交会定位。
● 电平值
从目前信号的监测测向定位实践中发现，示向度的质量和稳定性都与信号的接收强度正相关。接收信号的电平值（场强值）越大，则信号的测向质量越高，也越容易成功实现交会定位。因此信号的电平值作为测向数据筛选的一个重要门限阈值，一般可以采取以下三种方式设置电平门限：一种是相对门限，相对门限根据环境底噪进行动态调整。例如一般高于底噪门限3dB 就可以区分一个信号，进行测向定位。为了测向定位的准确性，可以将底噪值抬高6dB 作为测向数据的电平门限。相对门限的好处是门限值可以根据不同的电磁环境进行动态调整，方法具有普适性。实际只需在底噪上设置一个门限的相对阈值即可，同时筛选后保留了大量的测向数据。测向数据量的大幅增加，为后期的数据处理提供了更多可选数据。缺点是增加了对环境底噪的判断过程，会增加算法的复杂性和依赖性。第二种是绝对门限法，根据日常对广播信号的测向经验，对信号电平大于20dBμV 的信号是可以进行测向定位的。据此，可将20dBμV 作为测向数据电平的筛选门限阈值，凡是信号电平大于20dBμV 的测向数据都参与交会定位，对小于20dBμV 的测向数据进行舍弃。这种做法的好处是简单，算法容易实现。但只适用于电平大于绝对门限的大信号，对于小信号无法进行测向定位。特别是如果部分交会站某段电磁环境底噪受到周围干扰，出现底噪大于绝对电平的情况，测向数据就会出现严重失真。第三种方式是统计门限，统计门限是对信号电平进行区间统计，选取一部分大电平值的测向数据作为交会定位数据。根据实际监测经验，可将电平值按强度分为大、中、小三个分布区间。例如某信号电平分布于10-70dBμV，那么就分为10-30dBμV、30-50dBμV 和50-70dBμV 三个区间，最后我们只保留最大的电平分布区间50-70dBμV 的测向数据作为交会定位的数据。统计门限自动筛选的方式，既不用计算电磁环境底噪，又对大信号的测向数据进行了有效筛选，符合日常监测的实际需要。
● 测向质量
按照日常监测经验，测向质量与测向准确度呈正相关关系。因此，可以根据测向质量对测向数据做进一步筛选，测向质量仍然可以采取类似电平统计门限的方法，将测向质量按低、中、高三类区间进行划分，选取测向质量高区间的测向数据作为交会定位数据。
● 方位角（示向度）
方位角（示向度）数据是决定交会定位结果的关键数据，我们对测向数据经过时间戳、电平值、测向质量进行测向数据筛选后得到测向交会定位数据，并对方位角（示向度）数据进行最后处理。目前，采取的常规做法是按概率分布进行统计。根据实践经验可以看出，经过一段时间的方位角数据统计，方位角（示向度）一般会集中出现几个概率比较大的值，这在监测系统的测向瀑布图中可以很清晰地观测到。在实际工作中，存储和展现出现概率位于前三位的方位角值即可。交会定位时，优先使用出现概率最大的方位角（示向度）进行交会定位。如果可以成功进行交会定位，则将该方位角（示向度）数据标注为交会定位方位角，不再选取后续的方位角数据，其他方位角数据标注为备用方位角1 和备用方位角2 。如果采用概率最大的方位角无法成功进行交会定位，则依次选取概率2 和概率3 的方位角进行交会定位。如果3 个方位角都无法与其他交会站点进行成功交会定位，那么系统进入下一个迭代期。随着测向数据的不断筛选和计算，方位角数值和概率是不断动态变化的，直至可以成功交会定位为止。在未成功交会定位前，3 个方位角都显示为“交会定位中”的状态。
1.4 数据存储
数据平台是数据分析和数据挖掘应用的底层平台，用来存储数据清洗后的宽带测向数据。为了便于对测向数据的查询和统计，需要将数据存储在数据库中。建议建立数据中心存储宽带测向数据和清洗处理后的分析数据，在预算允许的情况下建议采取多数据中心和多总线分布式部署的方式，这样本地（区域）存储、提取和清洗测向数据的速度将大大提高，从而提高测向交会定位的速度和效率，同时可以减轻网络带宽的传输压力和减小软件平台间通信的开销。
2 多用户共享测向模式
为实现测向资源多用户共享使用，各交会站点的测向设备一直保持在宽带FFT 测向模式下，不断产生的海量测向数据存储于数据中心。各个用户进行交会定位时，不再直接调用测向设备，而是从数据中心请求获得所需的宽带测向数据，采用优化算法对测向数据进行多维度清洗、处理和共享，再进行交会定位和数据分析。这样就可以不独占测向资源，变单用户独占设备测向为多用户共享宽带数据测向。
本文的研究实验起始于对广播业务的测向，原因是广播信号具有长时间稳定发射的特点。理论上宽带测向接收机在百毫秒级内可完成一个频段的测向数据采集，可以较为完整地反映广播信号的特征。对传统测向模式和共享测向模式的耗时进行对比分析见表2。从表2 中可以看出，传统测向模式完成一次单频测向定位的时间，需要调用三个以上能接收到该信号的测向设备，完成一个信号的测向定位时间通常为分钟级别。测向定位的这段时间，测向设备被执行单频测向服务的用户独占，其他用户无法使用测向设备。只能等该测向服务结束后，释放测向资源，其他用户才能使用测向资源。而启动单频测向服务和返回测向结果的时间，取决于网络带宽和软件系统，完成一次单频测向总的时间为分钟级别。经过分析，传统监测模式单频测向最耗时的步骤，是用户协调分配测向资源的时间和执行测向服务独占测向资源的时间。解决的方法是从测向资源科学自动化分配调度的角度入手，设计科学的测向资源调度算法。
针对执行测向服务时的测向设备用户独占问题，可考虑通过从独占式向共享式的转变来解决。用户进行单频测向时，最终需要的是测向数据，而不是占用测向设备。基于以上的思路，新的共享监测模式下单频测向服务启动后，不再直接调用测向设备，而是从数据中心服务器上请求测向设备产生的测向数据。只要对测向数据的清洗和处理算法科学合理，就可以得到令用户满意的测向结果。因此，这种不直接调用测向设备获取测向数据，而采取向数据中心获取带有一定时延的测向数据的方式，在广播业务频段是可行的。在新的监测模式下，对系统平台而言，测向设备会一直被占用。但对用户而言，测向数据一直在产生。用户可以获取带有一定时延的准实时的测向数据，也可以获取历史的测向数据，用户利用测向数据可以完成各类测向任务。用户不跟测向设备直接打交道，只面向测向数据，彻底消除了目前平台内用户抢占测向设备的窘境。在新的监测模式下，完成一次单频测向服务的时间主要是启动单频测向服务的时间（秒级）。由于宽带FFT 测向服务一直在后台运行，测向结果的产生只有毫秒级的时延，返回测向结果的时间为秒级，总耗时为秒级。新的监测模式可以大幅减少完成测向任务的时间，最大限度地利用测向资源，有效提高工作效率。
3 结论与展望
本文针对B/S 架构无线电监测系统在测向服务深度应用中所面临的测向资源紧张的业内难题，创新地提出面向宽带测向数据的多用户共享模式，实现从设备独占到数据共享的转变，有望彻底解决如何科学分配测向资源的业内难题，对提升测向接收机的效能和监测人员的工作效率都具有一定的参考价值。本文在实验阶段虽然只聚焦于广播业务频段，但方法适用于大多数长发信号。
参考文献:
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