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关于无线电监测数据统计研究

2020-02-20 410 上传者：管理员

摘要：随着我国不断的发展，我们目前正处于信息化的时代，所以，对无线电电磁环境进行监测对其相关数据进行分析是非常有必要的。因此，文章从下面几个方面对无线电监测数据统计进行了分析研究。

关键词：
信息化
分析
无线电
监测数据
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目前，就无线电监测站而言，其在无线电监测硬件方面，具有良好的开展条件，其能够在监测数据记录方面发挥较大的优势，但是缺少必要的数据分析环节，从而使其效果无法得到有效发挥，下文对无线电监测数据统计分析进行详细的讨论。

1、无线电监测概述

无线电监测是无线电管理工作中的一项重要内容，其能够对无线电电磁环境状况进行描述和评价。其主要包含以下内容：①构科学合理的日常监测机制，这样不仅能够使监测方案更加的合理化，而且能够为科学监测布点提供保障；②进行科学有效的长期监测，并对所得数据进行一系列的处理，如完整记录、数据分析和整合等，这样不仅能够剔除不合理的数据，而且能够对其总体特性进行判断，从而对数据的可信度进行有效的估计。

2、监测方案

根据一般条件的配置，接收机和全向天线的监测主要利用窄带来完成，对某个区域某频段内的电磁环境进行长时间的监测，并且合理化的设置好相关参数，如步进、带宽等，同时，需要对监测扫描仪器等进行有效的利用，使其频点电平值能够被有效获取，在每轮监测中，都对其进行有效的记录，就可以得到m个电平值，当电平值门限设定的合理化得到保障时，其能够应用于频率占用度的参数统计中，本文就数值与使用频点情况等进行研究和方案设定。

3、监测结果的统计和表述

3.1 统计单个频点使用或被污染情况

当一轮监测扫描完成之后，会获得相应的电平值m个，将其用p1，p2，....pm等进行表示，由于电平具有一定的特殊属性，使其具有特有的固定频率，如果在同一时间段之内，对其进行重复扫描操作的话，会获得电平值n组，第一次扫描——p11，p12，...p1m，第二次扫描——p21，p22，...p2m，第n次扫描——pn1，pn2，...pnm。

n组中每列都有对应的固定频率信号幅度，同时有针对性的参数存在，如：①利用算术均值（x）、中值、众数等对监测值进行表示和挑选，使监测数据的集中趋势能够得到有效的展现，同时，对其是否符合正太分布进行研究和判断，当需要进行长时间的监测时，需要在统计之前，将监测数据中的离群值进行剔除。就理论而言，可疑值和正常数据并不是来自于同一分布总体，因此在无线电监测过程中，使用的检验法之间存在一定的差异性。当异常值的数量是一个时，应用格斯布鲁相对比较合理化，当异常值的数量较多时，采用偏度-峰度检验的效果更加显著；②监测数据的精密度用均值和标准差来进行表示（x±s），集中趋势用算术均值来表示，用标准差来表示离散程度，算术均值代表性与标准偏差大小两者之间具有明显的数据关联性，即标准差增加的过程中，均值的代表性不仅不会增大，甚至会出现不断减小的现象；③就统计结果而言，该频点幅度的自身属性可以利用多个统计量来表示，如均值、标准差等，当频点缺乏有效的指配时，其受到的污染情况主要用幅度特性来进行表示，当频点已经完成指配操作之后，其综合特征有多重因素和参数来进行构成，如带宽、时间占用比等，其将以信号模板的形式存在，以此来为信号正常发射提供技术参考价值的目的得以实现。

3.2 统计特定频段内的背景电平

通过长时间统计结果中可知，在该频段之中，m个频点的电平平均值用（p1，p2，...pm）表示，在x2拟合检验法中分层方法得到有效满足的情况下，对pmax，pmin进行有效的选取，同时，在实际情况得到保障的前提下，来完成幅度的分层量化操作，使x个层次得以形成，这样所得的量化间隔为a=（pmax-pmin）/x，从低到高依次是（F1，F2...FX），在不同的量化层次中引入对应的电平值之后，可以使频数有效形成，通常用（N1，N2...NX）等进行表示，如图1所示。

图1电平分层

F1是电平中的最底层，当x值的设定合理性得到有效保障时，其以背景电平形式来进行表示，随着监测时间的延长，扫描次数和频率也随之增加，将其数据进行科学完整的统计之后，该频段背景电平的相关均值都可以清楚的呈现，其它层同理。

4、背景电平与大信号之间的关系

4.1 相关系数

两变量之间的性质和密切程度主要用相关系数来进行表示，通常用符号γ表示，其数值通常处于-1~1区间之内，通常情况下，x与y之间的关系只有以下几种：第一种，当x增大时，y也随之增大，x与y之间呈现正相关的关系，这种情况下，γ的数值区间为（0，1）；第二种，当x不断增加时，y会出现不断减小的现象，x与y之间呈负相关关系，这种情况下，γ的数值区间为（-1，0）；第三种，当y的变化和x之间不存在任何关系，x与y之间不相关，此时的γ=0。

4.2 相关系数γ显著性检验

通常情况下，γ的显著性检验的方法和步骤如下所示：①先对γ的值进行计算；②按照公式t=γn-21-γ√2，对t值进行求解，变量配对数用符号n来代替，从而可知自由度n'=n-2；③从t值表的查询中可知，当t>t0.01（n），p0.1γ时，此次表明其虽然具有一定的关联性，但是缺乏明确的显著性。

5、模糊综合评价

模糊数学指的是利用数学方式来对部分模糊问题进行解决，模糊问题指的是缺乏明确的界限或缺乏明确隶属关系的问题，如电磁环境的恶劣程度的界限就相对比较模糊，人为的利用特定标准对其恶劣程度进行评价是不完全确切的，将大量的监测数据和模糊综合评价方法引入其中，可以使其分级评价更加的合理和科学。

以某个频段电磁环境恶劣程度为例，对模糊综合评价的步骤进行详细的阐述：①因子集的有效建立，对影响该段电磁环境的主要因素进行确定，如信号个数、信号幅度等；②评价集的有效建立，在该频段主要业务保护标准的基础上，对其进行合理化的构建；③对隶属函数进行有效的建立，在该频段主要业务保护标准中分界线的基础上，对其进行有效的构建；④单因子模糊评价，在隶属函数中带入实际监测值，对其隶属度进行有效的计算，从而使得单因子评价矩阵得以形成；⑤对权重集进行有效的建立，由于不同因素对电磁环境产生的影响程度存在一定的差异性，因此，需要对其进行不同权重的赋予；⑥模糊综合评价，对单因子评价矩阵和权重集进行综合性的计算，并对实际的监测值进行综合性的评价。经过一系列步骤和各种因素的综合考量之后，这样对监测值做出的综合评价更加的科学化和全面化。

6、结语

目前，在无线电监测的过程中，数学工具的有效利用仍然存在一定的缺陷，尤其在数据分析和统计方面，此次研究对部分方法进行阐述，并对其借鉴和引用，对相关课题进行研究，从而使最终数据分析方法得以完成，从而为无线电监测事业的发展提供一定的促进作用。

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