基于主成分分析的无线电频率使用率综合评价

为深入分析挖掘无线电频率使用率测试数据与经济发展的关联性,科学评估频谱资源的效用价值,综合空域、时域、频域、用户4个方面因素,构建无线电频率使用率综合评价体系。采用主成分分析法,使用2018年某省16个地级市频率使用率专项测试数据,对15个指标进行主成分分析;从宏观角度对频谱资源使用与经济发展之间的关系进行综合分析,计算各指标权重;提取6个主成分来代替原有15个指标,对16个地市无线电频率使用率进行综合评分及排序,并与国内生产总值(GDP)排名进行对比分析。分析表明,频率使用率综合情况与地区经济发展状况正相关,其中年时间占用度、覆盖率、用户渗透率3个指标对经济发展的影响程度较大。

航空甚高频频率使用与航班总量关联及预测分析

目前,国家对频率使用率测试数据的统计汇总已形成规范化要求,但是如何分析原始数据,挖掘其应用价值尚缺乏进一步探索。依照国家电信联盟及国家无线电管理机构相关测试标准,采用重庆市无线电监测站固定监测站木耳站对重庆江北国际机场航空甚高频频段的信道占用度进行专项测试,结合认知无线电领域频谱占用模型相关理论向量自回归(vecter autoregression, VAR)模型对频率使用与航班起降的关联性进行分析与预测。计算结果表明,信道时间占用度与航班进出港总量构成格兰杰因果关系,即信道时间占用度可用于预测航班进出港总量,且基于VAR模型的向量误差修正(vector error correction, VEC)模型的预测准确度比基于差分整合移动平均自回归模型(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)预测的准确度更高,为无线电监测数据的应用价值挖掘提供了新思路。

5G基站管理与干扰查找系统

本文基于5G空口监测的基站核查技术[1]-[3]、5G干扰定位技术,针对无线电管理机构5G基站监管难度大、干扰查处困难的问题从系统组成、逻辑架构、功能等方面对5G基站管理与干扰查找系统进行设计。系统可辅助干扰排查、测试5G基站发射参数,对比基站交互数据,掌握5G基站总体情况,支撑无线电管理机构高效管理5G基站及快速查处干扰。

基于改进典范分解的嵌套阵列DOA估计

为了避免在对嵌套阵列做DOA估计时进行空域峰值搜索,将典范分解应用于嵌套阵列,通过单次奇异值分解、双线性映射和张量分解得到阵列导向量矩阵和入射角。但现有典范分解算法只适用于无噪条件,通过两次奇异值分解改进了该算法,使其在无噪和有噪条件下均适用。仿真结果表明:在相同信噪比、快拍数情况下,基于改进典范分解的嵌套阵列DOA估计算法相比MUSIC、空间平滑算法具有更好的估计性能和更少的运算时间。

全向信标台无线信号覆盖仿真分析

全向信标台是航空无线电导航台(站)之一,主要功能是向航空器提供全方位引导信息,对飞行安全至关重要。国家标准已对航空无线电导航台(站)的信号覆盖范围作出了要求,但当前针对复杂地形环境的航空无线电导航台(站)信号覆盖范围的理论计算和仿真分析研究较少,本文采用国际电信联盟(ITU)推荐的P.525、P.526传播模型,结合工程建设和飞行高度要求,对拟建设全向信标台的两处位置进行信号覆盖仿真的对比分析,为实际工程建站选址提供了一定的理论参考。

基于Beta分布的不同区域场景用频情况分析

目前,无线电频率使用率测试已在我国广泛开展,但当前频率使用率测试的原始数据统计仍采用取平均的方法。该方法难以克服个别极端值对测试结果的影响,如何科学统计原始测试数据仍有待进一步探索。本文结合频率使用率测试原始数据的特点,使用商圈、工业园、住宅等场景的实测数据,构建信道占用程度分布模型(占空比模型)并使用Beta分布模型修正,分别计算各场景的信道时间占用度并与使用均匀分布模型的计算结果相比较。经测算,信道占用程度分布模型(占空比模型)的计算结果具有更好的区分度,能够有效消除测试过程中产生极端值减小数据区分度的影响,稳定性更好,为频率使用率测试数据的处理提供了新思路。

公众移动通信基站数据交互监管系统

本文关于公众移动通信基站数据交互监管系统的研究,主要是实现无线电管理机构与电信运营企业的基站数据交互,有效解决电信运营企业基站数据漏报、重报、上报不及时等问题;全面掌握电信运营企业通信基站的建设状况、许可情况,优化基站审批程序,加强事中事后监管[1],对促进公众移动通信业务持续健康发展具有重要意义。