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摘要：伴随着我国信息化水平的提高，科学技术的发展，传统的无线电管理检测工作已经不能满足当前社会发展的需要。为了有效的提高管理检测的水平，就需要根据社会环境的变化，打破传统的方式，结合现代的信息技术，不断的完善管理监测的技术水平。本文首先介绍了无线电管理数据的主要类型，然后对于监测大数据进行了分析，并提出了大数据预测及存储的策略，希望能够为相关人士的工作提供一些参考。
关键词：无线电管理；监测；大数据预测；存储策略
引言：
大数据最核心的价值在于对海量数据进行存储和分析，其处理流程包括数据采集、数据管理、数据分析和决策反馈4个环节。虽然我国无线电管理领域已积累了大量的监测数据，但对于数据的利用还处于数据采集以及简单的数据查询、处理层面，对于数据的统计分析、数据价值的挖掘以及决策支撑方面仍然不足。为实现对无线电管理监测大数据的有效利用，有必要掌握监测数据量增长规律，以构建符合大数据发展需求的云计算技术架构。
1.无线电管理数据类型
在无线电管理领域，围绕“三管理、三服务、一突出”的总体要求，各级无线电管理机构在开展空中电波秩序维护、频率台站管理、监督检查执法、电磁环境测试、设备检测、人员管理等工作过程中，积累了大量的结构化数据和非结构化数据。其中，结构化数据包括频率、台站、监测、检测等业务数据库；非结构化数据涵盖的面很广，从数据格式上可分为办公文档、文本、图片、XML、HTML、数据报表、音频、视频等。
从工作类型上来看，频率台站管理方面的非结构化数据包括无线电台站从设台申请、行政审批、台站建设，到使用过程中的年审、设备检测、频占费征收、变更注销等过程中产生的书面材料。无线电监督执法方面的非结构化数据包括对无线电发射设备的研制、生产、进口、销售实施监督和管理，打击“黑广播”、“伪基站”等维护空中电波秩序活动，进行考试保障、重大活动保障等工作过程中产生的相关文件、图片、音/视频等。无线电检测方面的非结构化数据包括无线电发射设备检测、型号核准、检测实验室管理、人员管理、设备管理、电磁环境测试等工作过程中产生的文件材料。
2.监测大数据的重要性
通过对于大数据的监测研究，能够预测大数据的发展方向，并且为下一步的工作提供关键性的参考，还能够推动无线电的发展，促进社会更好的发展。就目前我国无线电的发展来看，已经建立起相对完善的监测网，一些原始的数据能够为后期的工作提供指导性的意义，通过对于大数据的分析研究，可以有效的提高设备的技术水平，提高设备的工作效率。对于无线电进行大数据的检测，其研究的结果对于水的发展有着重要的作用，能够通过数据分析得到关于经济、民生等信息，为城市的规划发展提供有效的参考，除此之外还能够对一些社会活动进行提前的预知，有利于维护社会的稳定。与此同时，随着信息技术的进步，无线电朝向更加科学、智能的方向发展，其呈现出的结果更加的多元化，提高了无线电管理的科学性。
3.无线电管理监测数据量预测
3.1 监测数据种类和数据大小
无线电监测数据类型复杂多样，包括 ITU 数据、测向数据、监测频谱数据、IQ数据（I为In-phase的缩写，即同相；Q 为 Quadrature 的缩写，即正交。IQ 数据指两路正交的信号 I 路和 Q 路，它们分别进行载波调制，且两路载波相互正交）等。其中，监测 ITU 数据和测向数据的数据量较小，监测频谱数据和 IQ 数据的数据量较大。对于单个监测站产生的数据，IQ 数据的数据量最大。
3.2 监测数据量预测方法
对于单监测站而言，其主要监测数据来源为 IQ 数据，因此可通过计算 IQ 数据量的大小，来预估总监测数据量级，并反过来利用结果，逐步优化监测数据采集策略。下面介绍IQ 数据量的计算方法。根据《超短波监测管理服务接口规范》定义，并结合监测站的实际运行模式可知，监测站的 IQ 数据是 I 路数据和 Q路数据的集合。由 IQ 数据格式可知，一组 IQ数据为 4 字节。由于监测设备厂家不同，其配置和接收机原理也有所差异，但监测接收机的采样速率一般要求高于分析带宽的 1.2 ～ 2.5 倍。
3.3监测数据量预测过程及结果分析
3.3.1最大监测数据量预测
考虑到未来无线电监测大数据应用中对数据采集要求最严格的情况，即连续测试、实时传输、数据完全保存的条件下，对 IQ 数据进行采集，单监测站不同带宽下生成的 IQ 数据量如表 3 所示。在表 3 中，分析带宽为 20MHz 时，选取典型的数据生成速率 100MB/s，在保持采样率与信道带宽比不变的情况下，可得到其他分析带宽的数据生成速率。
3.3.2实际情况下的监测数据量预测
在实际情况下的无线电管理监测，监测原始数据主要考虑频谱数据和 IQ 数据。频谱数据：结合无线电监测的发展趋势，规定频谱扫描范围为20MHz ～ 6000MHz，扫描步进为 25kHz，每个频谱数据的大小为 2 字节，则可计算得出每次扫描产生的频谱数据为478.4MB。IQ 数据：IQ 数据的测量策略为：对常见信号进行依次扫描，按每次扫描出现一个异常信号计算。当发现异常信号后，即在匹配的带宽下连续记录 10 秒 IQ 信号。按照每完成 10 次频谱数据扫描，发现并记录 1 次 IQ 信号计算。需要说明的是，在实际情况下，异常信号、干扰信号出现的概率远小于上述描述的概率，因此按该监测策略所计算出来的网络和存储需求可满足特殊情况下的监测任务要求。
結语：
通过对于大数据的检测可以发现其中的变化趋势，从而制定更加科学的预测与储存的策略，这不仅能够为工作人员的工作提供一定的技术支持，同时还能够有效的推动无线电的发展，提高其管理能力，不断的进行优化与创新，促进无线电管理工作水平不断的提升。
参考文献：
[1]无人机技术在无线电频谱监测中的应用初探[J].张金耀，周章旺，吴迪松，朱辉.中国无线电.2015（11）
[2]无线电发射设备开路测试技术研究[J].侯峰.中国无线电.2015（12）
[3]无线电台（站）情数据库在实际应用中的几点体会[J].武增银.中国无线电.2016（03）
关键词：无线电管理；监测；大数据预测；存储策略
引言：
大数据最核心的价值在于对海量数据进行存储和分析，其处理流程包括数据采集、数据管理、数据分析和决策反馈4个环节。虽然我国无线电管理领域已积累了大量的监测数据，但对于数据的利用还处于数据采集以及简单的数据查询、处理层面，对于数据的统计分析、数据价值的挖掘以及决策支撑方面仍然不足。为实现对无线电管理监测大数据的有效利用，有必要掌握监测数据量增长规律，以构建符合大数据发展需求的云计算技术架构。
1.无线电管理数据类型
在无线电管理领域，围绕“三管理、三服务、一突出”的总体要求，各级无线电管理机构在开展空中电波秩序维护、频率台站管理、监督检查执法、电磁环境测试、设备检测、人员管理等工作过程中，积累了大量的结构化数据和非结构化数据。其中，结构化数据包括频率、台站、监测、检测等业务数据库；非结构化数据涵盖的面很广，从数据格式上可分为办公文档、文本、图片、XML、HTML、数据报表、音频、视频等。
从工作类型上来看，频率台站管理方面的非结构化数据包括无线电台站从设台申请、行政审批、台站建设，到使用过程中的年审、设备检测、频占费征收、变更注销等过程中产生的书面材料。无线电监督执法方面的非结构化数据包括对无线电发射设备的研制、生产、进口、销售实施监督和管理，打击“黑广播”、“伪基站”等维护空中电波秩序活动，进行考试保障、重大活动保障等工作过程中产生的相关文件、图片、音/视频等。无线电检测方面的非结构化数据包括无线电发射设备检测、型号核准、检测实验室管理、人员管理、设备管理、电磁环境测试等工作过程中产生的文件材料。
2.监测大数据的重要性
通过对于大数据的监测研究，能够预测大数据的发展方向，并且为下一步的工作提供关键性的参考，还能够推动无线电的发展，促进社会更好的发展。就目前我国无线电的发展来看，已经建立起相对完善的监测网，一些原始的数据能够为后期的工作提供指导性的意义，通过对于大数据的分析研究，可以有效的提高设备的技术水平，提高设备的工作效率。对于无线电进行大数据的检测，其研究的结果对于水的发展有着重要的作用，能够通过数据分析得到关于经济、民生等信息，为城市的规划发展提供有效的参考，除此之外还能够对一些社会活动进行提前的预知，有利于维护社会的稳定。与此同时，随着信息技术的进步，无线电朝向更加科学、智能的方向发展，其呈现出的结果更加的多元化，提高了无线电管理的科学性。
3.无线电管理监测数据量预测
3.1 监测数据种类和数据大小
无线电监测数据类型复杂多样，包括 ITU 数据、测向数据、监测频谱数据、IQ数据（I为In-phase的缩写，即同相；Q 为 Quadrature 的缩写，即正交。IQ 数据指两路正交的信号 I 路和 Q 路，它们分别进行载波调制，且两路载波相互正交）等。其中，监测 ITU 数据和测向数据的数据量较小，监测频谱数据和 IQ 数据的数据量较大。对于单个监测站产生的数据，IQ 数据的数据量最大。
3.2 监测数据量预测方法
对于单监测站而言，其主要监测数据来源为 IQ 数据，因此可通过计算 IQ 数据量的大小，来预估总监测数据量级，并反过来利用结果，逐步优化监测数据采集策略。下面介绍IQ 数据量的计算方法。根据《超短波监测管理服务接口规范》定义，并结合监测站的实际运行模式可知，监测站的 IQ 数据是 I 路数据和 Q路数据的集合。由 IQ 数据格式可知，一组 IQ数据为 4 字节。由于监测设备厂家不同，其配置和接收机原理也有所差异，但监测接收机的采样速率一般要求高于分析带宽的 1.2 ～ 2.5 倍。
3.3监测数据量预测过程及结果分析
3.3.1最大监测数据量预测
考虑到未来无线电监测大数据应用中对数据采集要求最严格的情况，即连续测试、实时传输、数据完全保存的条件下，对 IQ 数据进行采集，单监测站不同带宽下生成的 IQ 数据量如表 3 所示。在表 3 中，分析带宽为 20MHz 时，选取典型的数据生成速率 100MB/s，在保持采样率与信道带宽比不变的情况下，可得到其他分析带宽的数据生成速率。
3.3.2实际情况下的监测数据量预测
在实际情况下的无线电管理监测，监测原始数据主要考虑频谱数据和 IQ 数据。频谱数据：结合无线电监测的发展趋势，规定频谱扫描范围为20MHz ～ 6000MHz，扫描步进为 25kHz，每个频谱数据的大小为 2 字节，则可计算得出每次扫描产生的频谱数据为478.4MB。IQ 数据：IQ 数据的测量策略为：对常见信号进行依次扫描，按每次扫描出现一个异常信号计算。当发现异常信号后，即在匹配的带宽下连续记录 10 秒 IQ 信号。按照每完成 10 次频谱数据扫描，发现并记录 1 次 IQ 信号计算。需要说明的是，在实际情况下，异常信号、干扰信号出现的概率远小于上述描述的概率，因此按该监测策略所计算出来的网络和存储需求可满足特殊情况下的监测任务要求。
結语：
通过对于大数据的检测可以发现其中的变化趋势，从而制定更加科学的预测与储存的策略，这不仅能够为工作人员的工作提供一定的技术支持，同时还能够有效的推动无线电的发展，提高其管理能力，不断的进行优化与创新，促进无线电管理工作水平不断的提升。
参考文献：
[1]无人机技术在无线电频谱监测中的应用初探[J].张金耀，周章旺，吴迪松，朱辉.中国无线电.2015（11）
[2]无线电发射设备开路测试技术研究[J].侯峰.中国无线电.2015（12）
[3]无线电台（站）情数据库在实际应用中的几点体会[J].武增银.中国无线电.2016（03）