文 | 国家无线电监测中心成都监测站 陈良 赵甫胤 李询

       摘要：本文以无线电信号为对象，首次提出了信号生存期概念，能以更细粒度描述频率历史使用情况，并预测频率未来使用情况，为频谱精细化管理和决策提供科学的数据支撑。以信号生存期为基础衍生出信号占用度和信号生存状态等概念，在频谱监测工作中的实际应用，增强了频谱监测主动性，提高了工作效率。

       关键词： 信号生存期 信号占用度 信号生存状态 频谱精细管理

       0 引言

       在计算机领域，生存期是指对象的存在时间。例如从对象分配到内存开始，到垃圾回收器从内存中删除对象结束这段时间，即对象的存在时间。在医学领域，生存期是指患者在患某种疾病后的预计生存时间。从计算机和医学领域对生存期概念的描述来看，生存期是时间的含义，这个时间可以是已经存在的时间，也可以是将来可能存在的时间。在无线电监测领域，本文提出了信号生存期的概念，并取得了专利授权^[1]。无线电信号在什么时间段已经出现和将来有可能在什么时间段出现， 这对追溯无线电信号发射的历史和预测无线电信号发射时间规律具有非常重要的意义。尤其是借助数据挖掘分析手段，可以从信号的历史发射时间规律中提取和挖掘出更加有价值的信息。

       《国家无线电管理规划（2016-2020 年）》中提出了“频谱管理精细高效”，以提高频谱使用效率。信号生存期可以更直接和详细地反映频谱的使用效率和占用规律，因此有必要对信号生存期开展深度研究，实现“频谱管理精细高效”。

       1 信号生存期概念

       为加强无线电频谱的事中事后管理，需要对频率使用情况进行科学评估。其中，频率占用度是一个很重要的评估参数。结合频谱划分中同频段多业务的情况，现实中存在同频多业务共用的情况，不同业务的无线电信号一般存在一定的区别^[2]。因此，本文将评价参数在频率占用度的基础上进一步细化，以无线电信号为对象，统计分析信号的占用情况，给出更详细的频谱使用结果。参考计算机领域和医学领域生存期的概念，本文提出了信号生存期的定义：无线电信号的存在和预计存在的时间。信号生存期是在传统频谱监测和信号分析的基础上，可以更细粒度展示频谱使用情况，还能预测信号或频谱未来的使用情况，可服务于电波秩序监测、台站技术监管和频谱规划。

       每个信号从理论上讲都具有一定的生存期，信号生存期示意图见图1，根据长时间的信号生存期的数据可以估算出信号周期。信号周期分为短周期和长周期，在图1 中短周期的含义是在短时间内信号出现重复的时间t，长周期是指在长时间内信号出现重复的时间T，每个信号每次发射的时间称为生存时长t1 和t2。例如，某信号在每天的9:00-10:00 和12:00-13:00 两个时间段发射，9:00 与12:00 间隔3 小时，短周期为3 小时，生存时长为1 小时和1.5 小时。含义是信号1 天内间隔3 小时后再次发射，发射的时长为1 小时和1.5 小时。如果第2 天仍然是9:00 和12:00 发射，那么长周期为24 小时。含义是该信号以天为单位的再次发射间隔为24 小时，1 天内每次发射时间为1 小时，生存时长为1 小时。这些时间参数的统计对掌握信号发射时间规律具有重要的意义，具体应用时，短周期就是1 天内信号的发射规律，长周期是1 天以上的时间段内信号的发射情况。可让监测技术人员清晰掌握每个信号短期和长期的发射规律，做到对信号发射情况了解的精细化，为进一步提高用户频谱使用效率提供数据支撑。

       2 信号生存期的提取方法

       信号生存期以更细粒度描述了无线电信号历史发射规律和未来发射规律。因此从大量的历史监测数据中发现信号、区分信号、分析信号历史发射规律，并预测信号未来发射情况是信号生存期提取的主要内容。本文设计出提取信号生存期的步骤如图2 所示，主要分为监测数据采集、信号搜索发现、信号区分、信号历史发射规律分析和信号未来发射时间预测五个步骤，以及记录信号生存期相关的数据库。

       监测数据采集：原始频谱监测数据是无线电接收机通过天馈线直接接收空中电波信号形成的数据，是电磁环境最真实和最直接的反映。从原始频谱监测数据中也能提取出描述信号生存期所需要提取的信号频率、带宽、历史发射时间等参数。可以利用频谱仪或接收机进行全频段扫描， 以采集原始频谱监测数据。

       信号搜索发现：信号生存期的研究对象是信号，首先要从原始频谱监测数据中搜索发现信号。全频段（HF/ VHF/UHF）内背景噪声起伏较大，不适宜用绝对电平门限的方法提取信号^[3]，因此本文采用基于背景噪声的动态门限提取信号的方法。

       信号区分：信号生存期不同于频率占用度统计和频率发射规律统计，需要对同频信号异同进行判别，本文通过信号的频率冗余度、带宽冗余度、信号调制方式、信号来波方向冗余度等参数区分信号。在连续的扫描中，搜索提取到的信号与历史信号的频率、带宽和来波方向差都在冗余度范围内。信号调制方式相同，则认定为同一信号，否则认定为新信号。

       信号历史发射规律分析：信号历史发射规律是信号生存期中对信号历史存在状态的描述，不同的无线电业务无线电信号发射规律存在较大的差别。因此，针对不同的无线电业务中信号历史发射规律要采用不同的时间颗粒度参数进行分析。比如广播等常发信号，可采用小时、半小时等大时间颗粒度统计分析，而对于间发、突发信号则需要更小时间颗粒度进行统计分析。

       信号未来发射时间预测：信号生存期不仅仅描述了信号的历史发射规律，最重要的是根据历史发射规律来预测信号未来的发射时间，这在干扰查找、频谱使用趋势等方面有着重要的意义。本文将信号频率、带宽、历史的发射规律（含信号不同时间的发射开始时间和持续时间）作为特征数据，采用经典的随机森林算法预测信号未来开始发射的时间和持续时间。

       信号生存期数据库：数据库中以信号为基本单元，记录了信号的参数（频率、带宽、电平、调制方式、来波方向、出现时间）、信号的历史发射规律和预测到的未来发射时间等数据。信号生存期数据库中的数据会随着监测数据持续采集和分析而动态变化。

      3 信号生存期的衍生概念及应用

       3.1 信号占用度

       信号生存期包含在统计时间段内信号出现的时间，那么可以衍生出信号在统计时间段内出现的百分比，用来表征信号在统计时间段内占用的情况，计算方法为：

       信号占用度= 累计信号出现的时间/ 信号统计时间×100%

       信号占用度与频率占用度类似，都是时间上的占用度统计，但又区别于频率占用度。频率占用度是对某一频率上的时间占用信息，但是未对该频率上的不同信号加以区分，因此无法对相同频率的不同信号的占用情况进行分析。而信号占用度是通对相同频率的信号加以区分，分别统计占用度，这样可以清晰地了解每个信号的占用情况，对信号的发射用户进行频谱精细管理。《中华人民共和国无线电管理条例》（简称《条例》）第二十六条中规定“除因不可抗力外，取得无线电频率使用许可后超过2 年不使用或者使用率不到许可规定要求的，作出许可决定的无线电管理机构有权撤销无线电频率使用许可，收回无线电频率”。信号占用度统计数据可以作为用户使用率的重要判断指标，对《条例》的执行起到了较好的数据支撑作用。无线电管理机构在2016 年就开展了全国范围内的频率评估工作，进行了大量的监测数据采集和分析。利用信号占用度统计指标，将更加丰富和完善频率评估的指标体系。

       信号生存期除了可以通过历史数据进行信号占用度统计外，还可以预测未来信号占用度情况，在自主开发的监测系统中实现了信号占用度预测分析，结果如图3 所示，可以从图中看出此信号在未来某时间段出现的情况。在实际监测中可以在相应的时间段进行控守监测，做到信号监测的有的放矢，提高频谱监测效率。

       3.2 信号生存状态

       对不同业务频段，可设置多个信号占用度统计门限。每种占用度区间用一种状态（活跃、懒惰、苏醒、休眠、死亡）来表示，我们称之为信号生存状态。例如，广播业务频段的设定参数为：（信号占用度>50%）活跃、（20% ≤ 信号占用度<50%）懒惰、（10% ≤信号占用度<20%） 苏醒、（0< 信号占用度<10%）休眠、（信号占用度=0）死亡。在自主开发的频谱监测自动分析系统中，选择查询信号占用状态类别为“休眠”，信号生存状态统计如图4 所示。

       利用信号生存状态除了可以方便掌握频段内信号发射活跃程度以外，还可以通过信号状态的变化了解信号发射情况的变更。例如，某个信号在统计时间段1 内生存状态为“活跃”，而在统计时间段2 内为“懒惰”，说明信号从频繁发射进入偶尔发射的状态。这种信号状态的跃迁， 在实际监测中可以进行自动化报警，进而主动分析信号发射产生变化的原因，让频谱监测由被动变主动。

       以上由信号生存期衍生出的概念，信号占用度类似于百分制，信号生存状态类似于优、良、中、差，可更加直观地描述频谱使用情况，符合无线电频谱可视化管理的发展要求。信号状态的跃迁变化自动报警，增强了频谱监测的主动性，满足频谱自动化监测要求。

       4 总结和展望

       本文以无线电信号为对象，创新性地提出了信号生存期概念，并衍生出信号占用度和信号生存状态等概念，用于统计分析信号的发射情况、信号占用情况和变化情况。这是在传统频率占用度分析基础上的进一步细化，也是在传统频谱监测和信号分析的基础上，以更细粒度展示频谱使用情况，是频谱精细化管理中的一次探索。同时，进一步挖掘历史监测数据价值，利用机器学习技术来预测信号或频谱未来的使用情况，提高了频谱监测智能化程度和工作效率。本文提出的信号生存期、信号占用度以及信号生存状态等，已经在自主研发的系统中进行了验证和实现， 在多次实际监测中发挥了较好的作用。

       参考文献：

       [1] 陈良，等. 一种信号预测方法、系统及信号检测方法. 中国，ZL 201711147456.0[P]. 2021-03-05

       [2] 朱庆厚. 无线电监测与通信侦察[M]. 人民邮电出版社， 2005 年

       [3] 李世成. 也谈频谱占用度测量中门限电平的设置[J] . 中国无线电，2010 年06 期

       [4] 朱斌. 短波频谱数据的有效采集和利用. 中国无线电，2012 年09 期

       [5] 范明，孟小峰译. 数据挖掘概念与技术[M] . 机械华体官方网页版出版社，2012 年