[发明专利]无线电监测电磁态势预测系统

权利要求书

1.无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：包括无线电电磁态势数据采集设备系统、台站数据库、无线电电磁态势指标参数预测系统、报警系统、网络通信系统和处理控制器；数据采集设备系统接收空中的电磁波，进行变换处理，产生电磁监测数据，包括扫频数据、语音数据、中频数据、信号方位数据等；无线电电磁态势指标参数预测系统首先根据这些监测数据计算出无线电态势指标参数，然后利用这些指标参数数据构建训练数据集，通过训练学习，预测下一时刻这些参数的值；网络通信系统负责系统各模块之间，系统与外部其它设备之间的通信；处理控制器负责协调各个模块之间的处理调度。

2.如权利要求1所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述无线电电磁态势数据采集设备系统包括监测接收机、频谱测量仪、测向设备、监听设备、控制设备、天馈系统，以及通信、电源、防雷接地、环境监控等辅助系统；监测接收机通过天馈系统接收空中的电磁波，进行变换处理，产生信号的频谱数据，语音数据，方位数据，中频测量数据等，监测接收机通过GPS接收机获得经纬度坐标数据，监测接收机通过环境控制系统获得监测站所在的地理环境信息、气候温度等数据信息。

3.如权利要求1所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述无线电电磁态势指标参数预测系统包括无线电态势指标参数计算模块，无线电态势数据预处理模块，无线电监测态势数据相空间重构模块，无线电态势指标参数预测模块；指标参数计算模块利用采集设备采集到无线电监测数据并计算出无线电态势指标参数；通过数据预处理模块剔除异常数据，使数据具有更好的一致性；通过相空间重构技术，将一维时序数据重构为多维相空间数据，可以用于学习训练；预测模块首先利用历史数据训练、学习模型参数，采用回归理论得到下一时刻的预测值。

4.如权利要求3所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述无线电态势指标参数计算模块利用无线电电磁态势数据采集设备系统采集到的监测数据，包括中频数据、扫频数据、语音数据、FFT数据等，结合台站数据库计算出反映电磁态势的指标参数，包括频段占用度、信道占用度、大信号比、频偏、带宽、场强和电平等，这些参数总体构成当地的电磁态势。

5.如权利要求1所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述无线电监测电磁态势预测系统中的无线电监测数据预处理系统对得到的数据中的异常数据进行剔除，从而使原始数据更准确地反映电磁环境变化的趋势，异常数据是指异常大、异常小、缺失的数据。本发明系统主要采用格拉布斯准则来处理异常数据。q(h,d)代表已经采集到的电磁态势指标参数序列，其中h表示采集日期中小时数，d表示数据的采集日期编号，格拉布斯准则认为满足|q(h,d)-E(h)|≥G(n,a)σ_i的数据为异常数据应该剔除，其中G(n，a)是取决于测量次数n和显著性水平a的残差值，a通常取0.01或0.05，具体可查表得到。对监测电磁态势数据样本按照上述方法进行异常值清除操作后，再用这些样本数据作为训练数据，训练回归参数，进行电磁环境态势参数指标预测。

6.如权利要求5所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述监测数据预处理中剔除异常数据方法还可以采用肖维勒（Chauvenet）准则和菜以达准则。

7.如权利要求1所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述无线电监测电磁态势预测系统中监测态势数据相空间重构技术是通过时间延迟和嵌入维将低维（一维）的态势指标数据时间序列映射到高维，然后用高维特征空间中相点作为预测数据集。比如，对于给定的指标数据时间序列x₁,x₂,...,x_N，采用相空间重构法，将其转换成维数为m，延时为τ的新数据空间，即X_i=(x_i,x_i+τ,...,x_i+(m-1)τ)，其中i=1,2,...,N-(m-1)τ，X_i为重构后的相点，利用重构后的状态矢量进行训练预测。

8.如权利要求7所述的无线电监测电磁态势预测系统，其特征在于：所述相空间重构中对于延时的求取，可以采用自相关函数法、平均位移法、复自相关法、去偏复自相关发、互信息法。