5G 時代無線電監測站智能互聯網平臺技術研究*

韓將星

（吉林省延邊朝鮮族自治州工信局無線電監測站，吉林 延吉 133000）

0 引 言

人類社會從第一次信息革命語言開始,經歷了文字,印刷術,無線電,電視,互聯網的六次信息革命，然而第七次信息革命將會是5G 通信技術為基礎的智能互聯網[1]。智能互聯網已經不僅僅是實現信息的無障礙傳輸的傳統互聯網，而是在傳統互聯網的基礎上深度融合構建了移動互聯、智能感應、大數據[2]、人工智能[3]、云平臺[4]等新的信息傳遞體系，其功能更為全面而強大，智能化特征更加明顯。

5G 時代，車聯網[5]、物聯網[6]、無人機[7-8]等互聯網應用的全面爆發，對未來移動通信系統接入速率、網絡連接能力、時延等提出了更高要求。5G技術的逐步推進，互聯網數據的爆炸式增長，不斷涌現出新的信息業務和應用場景。例如，電力、鐵路、農業、氣象、旅游、醫療、交通等各行各業，都全面推進了關于物聯網、車聯網領域的一體化智能互聯網業務平臺建設，已經得到了良好的管理效果[9-15]。針對目前發展形勢，我國國家及各省市無線電監測站也努力推動了一體化智能互聯網業務平臺建設，例如，短波監測一體化平臺[16]，寧夏無線電監測一體化平臺[17]，安徽省基于GIS 的可視化監測數據一體化平臺[18]等等監測網業務平臺，為針對未來的發展需求，建設更完善的智能互聯網業務平臺打下了良好的基礎。

本文根據上述各領域智能互聯網業務平臺技術發展現狀，提出了5G 時代無線電監測站車聯網、物聯網、監測網等一體化業務平臺技術模型與架構，并闡述了該技術平臺典型場景應用。

1 無線電監測站車聯網平臺技術

1.1 車聯網技術發展趨勢及問題點

5G 時代，隨著車聯網技術向著智能化、網聯化融合方向發展[19-20]，實現“車 - 路 - 網 - 云”的高度協同[21]，給無線電監測站的移動監測車聯網平臺應用帶來新的靈感。比如，高效編隊行駛、智能最優車速策略、超視距防碰撞、盲區檢測、安全精準停靠、緊急救援、實時車路協同、車輛管理、智慧遠程駕駛、遠程可視化云平臺等應用服務。面向未來，高級自動駕駛和完全自動駕駛發展逐步實現，汽車和交通環境全部聯網，這將大力解放移動監測車駕駛工作人員的雙手和大腦，使更多的精力投入到管理與決策上。針對上述車聯網技術發展趨勢，我國無線電監測站車聯網平臺目前面臨的問題點如下：

（1）人工方式對移動監測車進行管理，導致對車況的了解出現各種遺漏。

（2）執行各項任務時，車輛網聯化程度低，數據無法實時共享，導致固定站、便攜式小型移動站等各項設備之間的協作效率低。

（3）車輛超視距防碰撞、智能緊急救援等安全系統與自動駕駛等智能化程度低，導致發生突發事件時，應急措施效率低，并且增加駕駛員疲勞。

（4）對車輛行駛的歷史路線、時間、狀況等數據無法通過云平臺實時存儲、分析、管理，導致無法對歷史數據進行科學分析與總結。

1.2 系統模型

本文根據5G 時代車聯網技術發展趨勢及問題點，提出無線電監測站車聯網一體化平臺系統模型，如圖1 所示。圖中可以看到，“云、管、端”三者跨界結合為車云互聯網，承載車聯網的內容分發和回傳。

（1）“端”作為平臺的終端系統，負責系統原生數據的采集與云端系統控制指令的執行。移動監測車之間通過D2D[22]等車際網可以直接快速通信，也可以車輛單元OBU[23]（on-board unit）跟4G、5G基站的通信方式形成車云網，進行數據的共享與傳輸。車輛和車內的用戶終端可以在沒有基站協助的情況下通過自行控制鏈路，進行短距離的車輛數據傳輸并形成車內網。5G 時代，民用無人機已經廣泛應用于檢測、監測、環保、安全、環保、娛樂等等諸多領域，天基互聯網、導航衛星等先端科技的逐步推進，助力于無人機由視距內人工遙控器操作發展為超視距內遠程無人機云平臺網絡操作，必定向智能化、網聯化、云化、集群化方向發展[24-29]， 給無線電監測站無人機云平臺應用帶來美好的前景。無人機技術可以靈活應用到無線電監測領域，并通過5G 互聯網、導航衛星、云平臺管控等技術，可以與移動監測車協同作戰。

（2）“管”作為管道，負責終端采集數據的回傳和控制信息的分發。5G 時代，車聯網除了路測單元，網絡切片，邊緣計算等5G 技術的安全、超低時延快速通信以外，還可以借助天基互聯網[30-32]提供低延遲衛星網絡基礎連接服務，實現山路、高速路、國道、鄉路等沒有普通信號的地方進行聯網。同時還可以增強汽車導航能力，轉發北斗差分改正信息等方式，為機載、車載定位終端提供更加精準可靠的位置服務。

（3）“云”作為業務應用平臺，負責網絡回傳數據的計算和處理以及控制信息的生成。云端車聯網大數據平臺將車輛數據、車機數據、用戶數據、廠商數據、業務數據、第三方數據等，利用終端設備及外部數據導入集成等多種技術手段收集起來，并儲存到監測站云端數據平臺中，進行深度學習、機器學習等挖掘處理，以移動監測數據可視化、車輛實時監控、數據報表等方式提供豐富的數據服務。

2 無線電監測站物聯網平臺技術

2.1 物聯網平臺發展趨勢與問題點

隨著大數據、人工智能、云平臺、信息通信等技術的迅猛發展，物聯網平臺已經廣泛應用于軍事、電力、鐵路、農業、水紋監測、車輛管理、設備庫管理、機房管理、安全管理、智能家居等領域[33-48]。5G 物聯網、天基互聯網、衛星物聯網等技術的逐步推進，“人的互聯”逐步向“萬物互聯”演進,給未來無線電監測站物聯網平臺建設帶來了美好的前景。針對當前物聯網發展形勢，我國無線電監測站目前面臨的問題點如下：

圖1 無線電監測站車聯網一體化平臺系統模型示意

（1）設備健康狀態管理方面：因監測、壓制等設備逐漸老化，導致設備運行精密度下降，影響工作效率，并且沒有統一的解決方案；執行任務過程中，因突然出現設備故障，導致無法正常開展工作；因人工方式檢測大量設備健康狀態情況，導致設備檢測精密度不高，提前故障預防效率低；大型考試保障等任務繁忙時，因設備更新換代緩慢，導致新老設備運行效率不均衡；因人工方式分析、判斷設備使用率及運行效率狀況，缺乏正確的科學管理手段，導致各項決策判斷容易出現遺漏。

（2）設備庫管理方面：因科學統一智能化的物聯網設備庫管理系統還沒有得到大范圍普及，落后的人工管理方式，相比先進的智能化倉儲物聯網管理手段，管理效率甚低。

（3）智能物聯網應用方面：智慧能效、智能家居、車輛管理等智能化物聯網系統還沒得到廣泛普及，導致不必要的人力、財力、物力的浪費。

2.2 技術架構

本文根據上述5G 時代物聯網平臺發展趨勢及問題點，提出無線電監測站物聯網平臺技術架構，如圖2 所示。監測站物聯網平臺技術架構從下至上包括感知層、網絡層、平臺層和應用層。

（1）感知層與網絡層

感知層主要采集底層物理信息，根據無線電監測站的物聯網平臺系統種類，有多種感知手段。比如，機房設備健康狀態監控系統使用采集電路、視頻傳感器、設備狀態監測傳感器、邊緣物聯代理等等。RFID 設備庫管理系統使用RFID 傳感器、視頻傳感器、智能業務終端等等，智能家居系統使用溫度傳感器、濕度傳感器、煙感傳感器等等，物聯網車輛管理系統使用移動監測車輛設備狀態監測傳感器、視頻傳感器、車載單元OBU 等等。根據底層采集數據量的大小，可以搭建路由器、Wi-Fi 等輕量級物聯網邊緣計算平臺來協助感知層信息采集與存儲，并把數據通過網絡層傳輸給監測站云計算中心平臺。

網絡層根據不同物聯網場景，可以使用無線接入網和有線接入網，比如，機房設備健康狀態監控系統、車輛管理系統、安全管理系統等，可以根據室內、室外地理位置情況，可使用有線、無線網絡，也可以使用衛星導航、天基物聯網、低功耗廣域網、蜂窩網、局域網等來傳輸數據；設備庫管理系統、智慧家居系統、智慧能效管控系統等，可使用局域網、有線接入網等等來把數據傳輸給監測站云計算中心平臺。

（3）平臺層與應用層

監測站云計算中心平臺把各類數據通過大數據、AI、邊緣計算、微服務、第三方服務等等技術平臺手段進行統一建模、統一存儲，統一為應用層服務提供接口服務，實現將物理世界的物理信息轉變成虛擬數據信息，并利用可視化顯示平臺展現出各類數據模型，便于正確的決策與判斷。關于平臺層系統的具體功能模塊如圖3 所示；應用層針對各類業務需求，通過移動手機、移動辦公等多種智能終端手段，把平臺層的各類數據服務通過相關軟件服務應用平臺與工作人員進行溝通，并把相關內容通過應用層反饋給平臺層。

圖2 無線電監測站物聯網平臺技術架構示意

圖3 無線電監測站物聯網一體化平臺管理系統功能模塊示意

圖3 中，機房設備健康狀態監控系統是基于大數據、各類設備檢測傳感器、采集電路、物聯網等技術能夠實現監測站室內機房設備的工作狀態、運行質量和工況信息等進行采集、整合、處理、分析，構建一種安全、高效、智能的故障診斷預測和自身健康狀態的實時監控和預警，讓工作人員實現高效率的“預測修”與“狀態修”的管理平臺。隨著云計算、人工智能等技術的快速發展，設備狀態監控技術也越來越朝著智能化方向發展，進一步對設備運作狀態進行有效的智能故障原因回溯分析，從而保障設備運作檢測系統的正常運行。此外通過RFID 設備庫管理系統、智慧能效管控系統、智能家居系統、車輛管理系統、安全管理系統對監測站物聯網相關移動設備、電器、車輛、安全等進行全生命周期管理與控制，實現實時監控和維護保養，延長使用壽命，提高服務質量，節能降耗、減員增效，對監測站的綠色、高效、安全發展有重大意義。

3 無線電監測站監測網平臺技術

3.1 監測網平臺發展趨勢及問題點

近年來，無線電電磁環境變得日益復雜，輻射源種類多，輻射強度差別大、信號分布密集、信號形式多樣對無線電監測網帶來巨大壓力。為了對5G 時代的全覆蓋、低功率的海量無線電信號進行高效率的分析處理，對那些區域廣、頻度高、隱蔽性和移動性強的新型無線電犯罪活動進行有效的打擊，無線電監測網向網格化、智能化、移動化發展[49-52]。針對當前無線電監測網發展趨勢，我國無線電監測站目前面臨的問題點如下：

（1）監測網設施的網格化、智能化普及水平完全處于初級階段，缺乏產品、環境適應性、軟件系統等技術規范與標準[53]，統一標準化的技術設施建設水平很低。

歐盟委員會提出的“FAIR 原則”(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable，即可發現、可訪問、可交互、可重用) 正成為科學數據管理、監管與出版的最新通用原則。2016年7月26日，歐盟委員會公布《Horizon 2020框架下的FAIR數據管理指南》，提出所有受Horizon 2020資助且參與“開放研究數據試行計劃”的項目必須提交數據管理計劃(Data Management Plan，DMP)。

（2）車載單站電磁環境監測系統機動性強，但甄別異常和定位干擾信號能力弱，無法及時處置突發情況。

（3）多個（一般3 個或以上）固定站組成的網絡監測定位系統功能強大，但建設成本昂貴，不便因需求增加而擴展。

3.2 網格化智能監測網平臺技術架構

網格化智能監測網（網格化智能監測網絡）就是將重要的無線電監測場區及周邊按照空間距離和監測重要程度，劃分成若干個大小不等的網格單元，并在每個網格單元布置監測網格點，組成一張無線電實時監測網絡。利用5G、云計算、大數據、人工智能等先進的網絡通信技術，將網格點采集到的數據，上傳到云計算平臺進行分析計算，獲取相應區域內電磁環境情況，實現場區及周邊電磁環境精細化管理。本文根據無線電監測站監測網平臺發展趨勢及問題點，提出無線電監測站智能網格化監測網一體化平臺技術架構，如圖4 所示。網格化智能監測網平臺技術架構從下至上包括網格點感知層功能模塊、網絡層、平臺層和應用層。

圖4 無線電監測站智能網格化監測網一體化平臺技術架構

（1）網格點感知層功能模塊

隨著技術的發展，智能傳感器技術已經非常成熟，可以集成干擾定位、頻譜監測、射頻測試等應用的感知終端，導航定位模塊（GPS 或北斗定位系統），環境監測傳感器，視頻監測，設備狀態監測，通信等等多功能模塊。網格點智能傳感器具有體積小，成本低，功能多樣化與有一定的智能化計算處理能力等特點，可以勝任智能監測網格點的信號采集、控制處理、信息交換、數據傳輸等多種任務。

頻譜感知終端一般采用集成接收機，內置頻譜分析儀探頭，集成高性能計算機平臺，提供顯示輸出、設備狀態監測、USB 擴展接口及 WIFI 等物聯網互聯，能夠實現無線電信號的實時監測，并將監測結果和設備狀態數據通過網絡實時傳送及本地存儲；視頻監測模塊實現網格點整體態勢的視頻監控；衛星導航定位模塊主要實現 GPS/北斗授時與觸發，實現網格點間的無線同步；環境監測傳感器感知現場溫度、濕度等環境條件，給云端提供設備工作環境信息，確保終端在適宜的條件下正常工作。通信模塊負責與天基互聯網、蜂窩網等無線、有線網絡通信。網格點距離方面，根據無線電監測場區的具體情況，適當地選擇與調整。在海上或者沙漠等人員稀少的地區，可以利用船舶、無人機等移動監測手段來設置臨時網格點。

（2）網絡層數據傳輸與定位技術

智能網格化監測網平臺在長時間監測任務過程中，對網格點產生的龐大的數據量不僅需要進行智能化的實時存儲、深入分析、快速識別、準確定位，而且根據需求對數據進行提取、分析和轉化應用。所以，如圖5所示，網格點與監測站云端服務器之間，根據網格點數量與區域，需要搭建多個邊緣計算平臺來完成網格點與監測站云計算中心之間的數據處理與傳輸。邊緣計算是云計算由全集中模式向分布式演進的升級，云計算中心將算法下發到邊緣計算節點來進行本地數據處理，甚至引入大數據、人工智能等技術大幅地提高本地的數據響應速度。通過分布式計算技術和合理的資源調度管理，把邊緣計算節點的算力、存儲等資源和云計算中心進行統一，形成邏輯集中、物理分散的云邊協同計算平臺。

多個網格點采集的數據通過有線接入網，天基互聯網、無線蜂窩網、衛星導航、低功耗廣域物聯網等無線接入網絡，實時傳送給對應區域（比如：分布在區域分界線的網格點，根據情況可以與多個邊緣計算平臺形成互聯，有助于定位查除無線電干擾源）的邊緣計算平臺，進行智能化快速分析、定位、判斷、決策，并把結果反饋給網格點與云端，根據需要作進一步的決策。臨近區域的邊緣計算平臺之間，也可以通過有線和無線相結合的方式進行數據交換、協同計算等，建立協作關系。監測站云端把所有的邊緣計算平臺傳送過來的數據利用大數據、AI 平臺等進行統一存儲與處理。網格化定位方面，針對大規模布置網格點，由于TDOA（Time Difference of Arrival ）定位具有系統簡單、單站投資少等優點成為網格化監測網絡的最優選擇。比如查找某網格化區域某點干擾源信號時，TDOA 定位系統只需在邊緣計算平臺進行智能化快速定位計算處理，把結果發送給云端即可，減少網絡時延，提高監測效率。

圖5 無線電監測站智能網格化監測網系統模型示意

（3）平臺層與應用層

平臺層主要包括邊緣計算平臺與監測站云端服務器平臺，負責對整個網絡的管理與數據傳輸，包括網格點的管理、數據存儲、大數據分析、挖掘等各類相關應用。邊緣計算平臺主要包括智能網關，邊緣彈性計算，設備運維管理，邊緣Agent等等內容，主要負責網格點與云端服務器之間的數據傳輸與異常信號快速定位、智能化快速處理等，確保網格點的低時延數據處理。云端服務器平臺主要包括網格點設備位置顯示、視頻監控、狀態監測等相關物聯網管理平臺，GIS（Geographic Information System）平臺，數據可視化管理平臺，對異常信號的監測、定位服務平臺，網絡安全運行維護管理平臺，此外還有臺站數據管理、頻率管理、監測月報管理等等日常業務平臺。此外，還可以添加值班管理系統[54]、干擾案例知識庫系統[55]等等相關內容平臺來助力無線電監測工作。

應用層主要利用辦公電腦、移動手機、可視化監控大屏幕等多種智能終端手段，把平臺層的各類數據服務通過相關軟件應用平臺與工作人員進行互動，并提供輔助決策支持。比如，通過移動用戶終端的瀏覽器來訪問云端服務器、查看異常信號數據查詢、頻譜占用度分析等；手機短信方式提供異常信號快速報警，黑廣播報警提示等等諸多功能服務。

4 監測站一體化智能互聯網平臺應用

無線電監測站主要利用車聯網平臺的移動監測車、物聯網平臺的各種便攜式監測壓制設備、監測網平臺的智能網格點、各類無人機等技術手段查除無線電異常信號源，保障社會電磁環境秩序。下面列舉典型應用場景來描述該平臺的各類技術應用。

4.1 移動監測車行駛方面應用

當移動監測車行駛當中，遇到突發事件（如車輛碰撞、故障、惡劣天氣、道路堵塞、人員傷亡等）時，車輛能自動或手動通過天基互聯網、衛星導航、5G基站等網絡手段，對外發起“緊急呼叫”，并提供基礎數據信息，包括車輛類型、交通事故時間地點等（服務提供方可以是政府緊急救助中心、運營商緊急救助中心或第三方緊急救助中心等）。同時，通過監測站物聯網云平臺車輛管理系統，把全路段實時視頻信息發送到監測站可視化監控云平臺，形成信息內外互動，大幅度提高決策判斷效率；當多輛移動監測車編隊協同行駛在高速公路等特定道路時，可利用協作式自適應巡航技術，通過V2X 通信實現車隊內部車輛之間速度、位置、狀態等信息共享，保證車隊行駛安全。此外，還有車速引導、車內標牌、汽車近場支付、碰撞預警、緊急制動預警等等車聯網諸多應用服務可提供安全保障。總之，車輛行駛狀態、路段、通信、安全等全過程與監測站一體化云平臺的車聯網監控平臺形成實時對接狀態，并且實時分析、處理各類行駛數據，根據情況，提供智能決策信息數據。

4.2 查找黑廣播、偽基站方面的應用

在城市高層建筑密集區，由于無線電信號在地面傳播時受到反射、折射等介質的影響，使地面監測很難快速準確地定位信號源；有些黑電臺搭在幾十公里以外的山區，這時候如果想準確定位，多數情況下利用空中組網定位方式，且兩個測試點距離10 km 以外是基本要求；有些非法電臺、偽基站搭在移動車輛或無人機上，這時候單一的監測手段很難快速查除。

遇到以上幾種情況時，可以利用監測站一體化云平臺的多項技術來快速查除，并全過程進行實時遠程監控與內外互動。

（1）查除城市高層建筑密集區隱蔽信號源時，首先利用云平臺監測網技術判斷大概方位，然后派遣可以管控多架監測無人機的移動監測車到方位區進行巡邏式監測，進一步縮小信號源范圍，范圍縮小到一定層度時，監測車派遣多架監測無人機從不同的角度進行空中組網定位，精準查除高層隱蔽區信號源。

（2）查除人員山區黑電臺時，首先利用云平臺監測網技術判斷大概方位，然后派遣移動監測車逼近方式接近信號源區，然后出動多架監測無人機進行進一步的空中組網定位并鎖定信號源范圍。如果遇到山區車輛無法通行路段時，派遣偵查無人機進行搜索，人員在車內可視化監控無人機，最終把信號源查除掉。

（3）查除搭在車輛、無人機等移動端的信號源時，首先利用平臺監測網技術鎖定移動端目標，然后在監測網平臺的協同下，派遣移動監測車迅速逼近目標并鎖定在目視范圍內。如果目標是移動車輛時，通知公安人員進行協同查除。如果目標是無人機時，根據情況，進行地面壓制或者派遣反制無人機進行壓制或者捕獲，最終把信號源查除掉。

4.3 重大活動保障或者考試保障方面的應用

重大活動、考試保障時，首先，提前利用監測網網格點或者移動監測車、便攜式監測設備到保障地點進行周圍無線電電磁環境測試，把監測數據保存到監測站云平臺數據庫中，進行保障當天實時現場監測對比。保障當天，動用移動監測車、監測無人機、偵查無人機等，對現場周圍地面、空域進行盤旋監測，并通過通信互聯網手段與監測站云平臺保持實時互動。如果遇到異常情況，第一時間動用地空所有監測手段，快速協同定位，根據信號源情況，派遣反制無人機、移動監測車或者利用便攜式監測壓制設備進行有效查除、壓制。所有現場相關數據實時保存到監測站云平臺數據庫中，保障結束后進行全面分析與總結。

5 結 語

為了應對日益復雜的未來無線電電磁環境與技術發展，本文提出了無線電監測站車聯網、物聯網、監測網等一體化技術云平臺模型與架構，詳細分析了相關技術平臺特點，并描述該平臺的技術場景應用。面向未來，無線電各項技術的融合與發展是一個連續且充滿不確定性的過程，實現從潛力到現實的轉變，充滿了各種挑戰。面對日益復雜的社會環境，無線電監測站應把握好時代技術變革與發展規律，抓好技術改善的切入點，積極探索，努力打造成為世界領先水平的智能化監測站。