基于大數據分析的頻譜資源管控系統設計

蘭 圖

(中國電子科技集團公司第二十九研究所，四川 成都 610036)

隨著信息技術的快速發展和無線通信設備的廣泛應用，頻譜資源變得越來越緊張[1]，面臨著電磁環境惡化[2]和資源分配不均[3]的問題：一方面，有限的頻譜資源難以滿足各種通信設備的需求[4]；另一方面，大量的頻譜利用效率低下，只有15%～85%[5]。針對這一問題，研究人員提出了認知無線電的概念，使用信息挖掘技術管理頻譜資源[6]。然而，傳統的信息挖掘方法和數據處理能力并不能充分、及時地挖掘出有用信息[7]。因此，目前廣泛使用大數據分析技術來處理海量的頻譜信息[9]。

大數據[10]是指大量數據或信息的生成、存儲和處理(Big Data，BD)。在過去幾年中，BD在商業和學術中受到了廣泛的關注。頻譜資源具有大數據的特點，即數據量大、類型多、數據價值大[11-16]。數據量大即頻譜數據的規模從空域、頻域和時域3個不同維度在不斷增長，如文獻[11]指出寧波地區的9座監測站在10分鐘內采集的頻譜信息就達到了GB量級；文獻[12]算出100 km×100 km的空間網格內0～5 GHz的頻譜數據達到302 PB。類型多即數據的來源[13](個人移動終端、專用檢測設備和地理頻譜數據庫等)、產生時間(歷史、實時和預測)和格式[14](結構化、半結構化和非結構化)變化多樣。數據價值大[15]即挖掘出頻譜信息有助于更合理的頻譜分配并提高利用率。

本文針對頻譜資源在空間、時間和頻域上存在的高度相關性，提出了一種基于大數據分析的頻譜資源管控系統，使用大數據分析技術提高頻譜檢測的效率，優化頻譜檢測的策略。……