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信息技术与信息化 2024年第4期 142-145页

作者：张承琰郑明魁吴孔贤刘会明福州大学物理与信息工程学院福建福州350116 福建省无线电监测站福建福州350003

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余。针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经... 详细信息

电磁频谱数据是刻画电磁频谱态势的量化数字集合,频谱数据具有空间相关性、时间相关性以及频率相关性,在局部范围内的频谱数据和相邻频率上的数据存在冗余。针对上述问题,提出了一种基于位深度变换的无线电频谱数据压缩方法,首先将未经处理的无线电频谱监测数据经过数据转换模块转换成可便于后续压缩的频谱子图,然后采用传统编码方法压缩最高有效字节(HSB)频谱子图,最后设计了一种自回归熵模型来实现最低有效字节(LSB)频谱子图的高性能压缩并引入波前并行操作来加快解码速率。实验结果表明,其压缩率为39.05%,与已有的HUﬀman等传统无损压缩方法和无损图像压缩方法相比,所提出的方法在保证数据准确性的同时有着更好的压缩性能。

关键词：无损压缩图像编码频谱数据压缩神经网络

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基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法

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移动通信 2024年第4期48卷 123-128页

作者：刘红杰陈鹏张政洪卫军郭健赵光焰北京博识广联科技有限公司北京100081 北京邮电大学先进信息网络北京市实验室北京100876

针对由于我国频谱监测设备数量激增产生了海量频谱监测数据的存储和传输难题,提出一种基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法。首先将多帧频谱监测数据组合并经过灰度空间映射形成一幅时频图,后将时频图数据矩阵按列三等分,将等分后... 详细信息

针对由于我国频谱监测设备数量激增产生了海量频谱监测数据的存储和传输难题,提出一种基于DCT自适应量化的频谱数据有损压缩算法。首先将多帧频谱监测数据组合并经过灰度空间映射形成一幅时频图,后将时频图数据矩阵按列三等分,将等分后的数据作为RGB三通道合成一幅彩色图像并对其进行二维DCT变换,利用BP神经网络估计量化阈值后进行量化,最后经过游程编码与二次熵编码完成频谱监测数据的压缩。通过对真实接收机采集的频谱数据的压缩处理,压缩率约为10%,数据恢复后的百分比均方根误差约为11%。实验结果表明,所提算法具有稳定的压缩率和较小的恢复误差,能够有效地对实际采集的频谱数据进行压缩。

关键词：频谱数据压缩离散余弦变换神经网络有损压缩

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基于信噪分离的GSM-R频谱监测数据压缩技术

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通讯世界 2022年第8期29卷 97-99页

作者：石泉王巍罗煜昊中国铁路上海局集团公司电务部浙江诸暨311800 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100071

为解决我国GSMˉR系统运行中海量频谱监测数据的存储和传输问题,本文提出一种基于频谱监测数据信噪分离的频谱数据有损压缩算法。首先将一帧频谱监测数据的上包络通过计算一定窗长的均方根值(root mean square,RMS)进行提取,然后通过包... 详细信息

为解决我国GSMˉR系统运行中海量频谱监测数据的存储和传输问题,本文提出一种基于频谱监测数据信噪分离的频谱数据有损压缩算法。首先将一帧频谱监测数据的上包络通过计算一定窗长的均方根值(root mean square,RMS)进行提取,然后通过包络计算信号与噪声分离的阈值,接着利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)、量化与熵编码将分离后的信号段与噪声段数据进行不同程度的压缩。通过对实际GSMˉR系统扫描采集的频谱数据进行压缩实验与分析,验证了本文算法的有效性。

关键词： GSM-R 频谱数据压缩有损压缩信噪分离

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无线电频谱数据的模式提取及其应用研究

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作者：吴科宏西华大学

学位级别：硕士

随着无线电技术的不断发展,无线电业务不断拓宽,为人们的生产和生活提供了许多便利。与此同时,不断增加的无线电业务及日趋复杂的电磁环境为无线电频谱监测与管理带来了挑战,频谱资源紧张、非法占用等问题成为频谱监测与管理工作中的焦... 详细信息

随着无线电技术的不断发展,无线电业务不断拓宽,为人们的生产和生活提供了许多便利。与此同时,不断增加的无线电业务及日趋复杂的电磁环境为无线电频谱监测与管理带来了挑战,频谱资源紧张、非法占用等问题成为频谱监测与管理工作中的焦点。为了解决无线电监管中面临的问题,大量的工作围绕频谱数据监测和分析展开,海量频谱数据的压缩存储显得十分重要。模式识别作为人工智能领域重要的技术,在频谱监测、频谱数据压缩方面也被广泛应用,并且取得了不错的效果。模式提取作为模式识别技术中的重要组成部分,对模式识别的效果有着很大的影响,但目前关于频谱数据的模式提取的研究几乎没有。本文中通过分析频谱数据和现有聚类算法的特点,对频谱数据模式的提取及频谱数据的模式应用进行了研究。本文的主要工作内容如下:(1)提出了一种改进的k-means聚类算法。该算法中,不需要指定聚类数目,自动从数据集中选取合适的初始聚类中心。该算法还在迭代优化方面进行了改进,能快速收敛且取得良好的聚类效果。改进的算法适合于频谱数据的聚类分析,能更好的满足频谱数据模式提取的需要。(2)提出了一种基于聚类算法的频谱数据模式提取方法。通过分析频谱数据、频道数据的特征,提出了几种频点划分方式。在频点划分的基础上,利用改进的聚类算法对频道的采样数据进行聚类分析,并将聚类中心作为频道的模式。(3)分析了频谱数据模式的应用。将频谱数据的模式运用于频谱数据的压缩存储,在该应用中,利用模式匹配的方法获取频道监测数据匹配的模式,将匹配模式的序号作为存储数据,取得的效果优于其它方法。

关键词：频谱监测改进的k-means聚类算法模式提取频谱数据压缩

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基于张量理论的频谱数据处理研究

基于张量理论的频谱数据处理研究

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作者：李连杰山东大学

学位级别：硕士

当下,人类社会在信息时代的推动下高速发展,人们对移动通信的需求也在不断提升,未来频谱数据将爆炸式的增长,频谱资源需求将加倍增加。然而,频谱大数据高速处理研究尚未成熟,频谱资源的有限性无法改变。张量分析作为一种多维数据高效处... 详细信息

当下,人类社会在信息时代的推动下高速发展,人们对移动通信的需求也在不断提升,未来频谱数据将爆炸式的增长,频谱资源需求将加倍增加。然而,频谱大数据高速处理研究尚未成熟,频谱资源的有限性无法改变。张量分析作为一种多维数据高效处理工具,能综合多维度信息,为频谱数据压缩、频谱资源优化提供了不同的解决思路。本文探讨了张量理论在解决频谱数据量大、频谱资源匮乏方面的优势,从频谱数据压缩、频谱感知、频谱预测等研究方向入手,引入张量理论,根据张量分解和张量补全算法的特点,提出应用于频谱数据处理可行性方案,探究破解频谱大数据与频谱资源短缺难题的方法,并利用Matlab软件进行仿真和验证。本文的主要工作如下:（1）针对未来频谱数据量大的问题,从主成分分析的角度出发,提出基于张量分解的频谱数据压缩方案,解决高阶数据冗余压缩的问题,仿真表明,基于张量分解的压缩方法更具优势;（2）针对未来通信频谱利用率低的问题,提出基于张量补全的频谱感知方案,描述其解决方案的,结合宽带感知、协作感知的优势,提高频谱状态的检测率;并利用定性分析的方法证明方案的有效性。（3）针对未来频谱数据之间具有相关性的特点,提出基于张量补全的频谱预测方案,利用预填充方法与张量补全算法相结合的形式,对下一时刻频谱状态进行预测,并分析其预测性能。

关键词：张量补全张量分解频谱感知频谱数据压缩频谱预测

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电磁频谱监测系统设计及算法研究

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作者：徐梓健北京邮电大学

学位级别：硕士

随着无线电通信技术的迅猛发展,数字化、智能化无线电台越来越多,频谱资源愈发紧张,空中电波秩序越来越复杂和未知。为对频谱进行科学有效的管理,电磁频谱监测是必不可少且十分重要的。面对日益增长的频谱监测需求和监测网络覆盖,频谱... 详细信息

随着无线电通信技术的迅猛发展,数字化、智能化无线电台越来越多,频谱资源愈发紧张,空中电波秩序越来越复杂和未知。为对频谱进行科学有效的管理,电磁频谱监测是必不可少且十分重要的。面对日益增长的频谱监测需求和监测网络覆盖,频谱监管工作中要处理的频谱数据量越来越庞大,为减少数据存储、传输的压力,对监测数据的压缩处理势在必行。此外,大信息量数据的有效展示也是电磁频谱监测系统需改进的问题。本文针对频谱监测的现状及网格化趋势背景进行了分析,结合频谱监测各项需求,设计了电磁频谱监测系统的架构,并开发了一套电磁频谱监测系统软硬件系统。为利于网格化监测业务数据的互联互通以及多传感器的统一接入,实现了 RMTP协议和传感器接入协议。为优化监测系统使用者对数据的操作体验,在监测系统前端引入了ECharts和百度地图API数据可视化工具辅佐数据展示。本文还针对电磁频谱监测过程中的海量数据存储压缩问题,给出了基于文本的压缩与数据库表结构优化的压缩存储方案。从文本压缩的角度研究了 DEFLATE、LZMA等无损压缩算法并对几种无损压缩算法的压缩性能进行了评估。此外还提出将频谱监测数据以图的形式存储并采用JPEG压缩。从数据库表结构的角度设计了统计数据分级存储方案及数据库表切分方案,优化了数据库存储。最后,将压缩模块应用到了电磁频谱监测软件中,达到良好的压缩效果,减少了监测业务数据传输时间与功能响应时间。

关键词：电磁频谱监测系统数据可视化频谱数据压缩

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