[发明专利]基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质

说明书

本发明涉及一种基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法，包括以下步骤：选择需要分析的频段参数和数据过滤参数；提交分析准备并开启分析；筛选数据id，提交频段参数和数据过滤参数；按频段并行分析计算；保存分析结果保存。本发明还涉及一种基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的系统、装置、处理器及其存储介质。采用了本发明的基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质，利用了海量的历史数据，避免重复采集，分析速度快，计算逻辑结构简单，便于后期功能扩展。分析结果多样化，能一次分析不同频段，不同信号的覆盖率情况，解耦性强，简化复杂的分布式计算逻辑，易于实现和应用。

技术领域

本发明涉及无线电技术领域，尤其涉及无线电信号分析领域，具体是指一种基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质。

背景技术

随着无线电技术及无线电业务的蓬勃发展，掌握全国性区域的信号覆盖率对信号频谱规划、电磁秩序维护具有重要意义。同时随全国各站点系统陆续接入一体化平台，无线电监测平台积累了大量的数据，为掌握相关区域信号覆盖率提供了海量数据基础。

充分利用无线电平台的优势，汇聚海量的数据，需要相关性的信号覆盖率，便于后期统筹规划，针对目前的需求，本发明提供了一种基于无线电历史大数据网格化信号覆盖率分析的系统和方法，解决了因数据量大，地理范围广，且只能分析单一信号的问题。

发明内容

本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种满足解耦性强、计算逻辑简单、结果多样化的基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质。

为了实现上述目的，本发明的基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法、系统、装置、处理器及其存储介质如下：

该基于历史大数据实现网格化信号覆盖率分析处理的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：

(1)将频谱数据上传至后台服务器，生成数据关联并上传至Hadoop文件系统；

(2)选择需要分析的频段参数和数据过滤参数；

(3)提交分析准备并开启分析；

(4)数据筛选模块获取数据id，将频段参数和数据过滤参数提交至Spark大数据分析集群；

(5)Spark计算集群按频段并行分析计算；

(6)将分析结果保存至Hadoop文件系统中；

(7)数据下载模块监测到分析完成后，自动从Hadoop文件系统中下载分析结果；

(8)根据输入信号的中频和带宽，从分析结果中提取对应信号的分析结果。

较佳地，所述的步骤(5)具体包括以下步骤：

(5.1)根据数据ID从Hadoop分布式文件系统中并行读取频谱数据文件；

(5.2)解析帧数据，并按分析选择的范围过滤数据；

(5.3)根据数据经纬度计算该帧数据的网格位置；

(5.4)按分析频段起始频率、截止频率和带宽合并处理数据；

(5.5)计算底噪门限和网格中心位置；

(5.6)按网格中心聚合数据统计信号的覆盖率和电平值；

(5.7)将聚合的spark分布式数据集转换为信号频点数据集；

(5.8)结束并行循环计算，将分析结果保存至Hadoop文件系统。