维普资讯 http://www.cqvip.com 无线电监测数据统计分析探讨 日常无线电监测是无线电管理中的一项重要工作，开 展日常无线电监测，收集和处理监测数据，是描述和评价 无线电环境状况，进行无线电管理的基础依据。 无线电监测包括几个重要环节：（１）建立日常监测机 制，制定科学的监测方案、合理的监测布点；（２）长期监 测并将测得的数据进行记录整理、用数学方法进行分析， 对监测数据中离群较远的极值舍去，通过判断总体特性估 计数据的可信度；（３）围绕监测目的，对数据进行概括统 计和得出结论。 目前很多无线电监测站在硬件上都具备了开展日常无 线电监测的条件，记录了大量的监测数据，但在数据统计 分析上比较薄弱，不能得出有效的监测结论，“只采花粉 不酿花蜜”，没有达到应有的效果。本文希望利用数理统 计方面的工具，初步探讨监测数据统计分析的问题。 按照一般条件配置，利用窄带监测接收机和全向天 线，连续长时间监测某个区域某频段内的电磁环境，合理 设置好步进、带宽等参数。通过监测扫描，记录每一频点 的电平值。这样在每一轮的监测过程中，都可以得到ｍ个 电平值（这里忽略接收机、天线参数的计算）。这些长期 监测的电平值只要设定好门限，就可以用于频率占用度等 参数统计。我们主要讨论如何利用这些数值于统计某个频 点使用或被污染情况、于该频段背景电平的统计、于背景 电平与大信号相互关系的问题。 ２．１单个频点使用或被污染情况统计 每一轮的扫描监测可以得到ｒｎ个电平值（Ｐ１，Ｐ２，…， Ｐｍ），每个电平对应一个固定频率。在某个时间段内反复 扫描后，可以得到ｒｌ组电平： 第１次扫描——Ｐ１１，Ｐ１２，…，Ｐｌｍ； 第２次扫描——Ｐ２１，Ｐ２２，…，Ｐ２ｍ； 第ｒ１次扫描——Ｐｎｌ，Ｐｎ２，…，Ｐｎｍ。 ｎ组中每一列都对应同一个固定频率的信号幅度情 况，表述某个频率的幅度状况可以用下面几个参数表示。 （１）对某个频率对应的一列监测值进行算术均值（ ）， 或者取中值、众数，这些都代表监测数据的集中趋势。然 后利用Ｘ 拟合检验法判断该组监测值是否属于正态分布。 如果属于正态分布，根据正态分布原理，可以用多个监测 值的算术平均值代表监测结果的集中趋势。如果不属于正 态分布，则用中值或众数表征这组监测值的平均水平。 如果监测时间较长，进行统计之前，就需要去除一列 监测数据中出现的离群值，比如汽车火花干扰造成的瞬时 脉冲等。可疑值从理论上说不是与正常数据来自同一分布 总体，是明显异常的测量数据。它是否歪曲统计结果，需 要经验判定。对可疑数据的取舍可采用离群值统计检验来 完成。在无线电监测中可以根据不同的情况选用狄克逊、 格鲁布斯、偏度一峰度检验法。只有一个异常值的时候， 用格鲁布斯检验具有最佳效果。当出现多个异常值时用偏 度一峰度检验效果较好。 （２）用算术均值和标准差表示这组监测数据的精密 度（ ±ｓ），算术均值代表集中趋势，标准差则表示离散程 冒 维普资讯 http://www.cqvip.com 度。算术均值是否有代表性是与标准偏差的大小有关的。 标准差越大，算术均值的代表性越小，反之亦然，所以监 测结果常用（ ±ｓ）表示。 （３）记录这列监测值的最大值ｘ 和最小值ｘ ，随 着监测次数的增加，最大和最小值也相应更新。 （４）通过上面的统计，对一个频点幅度的特性就可 年均值以及背景电平变化趋势等。同样，其它层记录不同 幅度的信号情况，长期统计，也可以得出该频段各幅度范 围内信号的数量、幅度均值以及变化趋势等。 以用均值、标准差、最大值、最小值等统计量来表示，通 在无线电监测中，各监测值之间是否有联系，通常 过长时间统计就可以得出该频点电平Ｅｔ、月、年的统计量。 对于未指配的频点，这些幅度特性代表该频点受污染的情 况，用于指配使用时进行参考。对于已经指配的频点，这 些幅度特性与该频点信号的其他特性，比如声音、带宽、 时间占用度等参数一起构成该信号相对固定的综合特征， 作为信号模板，成为日后评判该信号是否正常发射的技术 参考之一。 ２．２某个频段内背景电平统计 一定时间的统计以后，由上面的计算可以得出这个频 段内ｍ个频点的电平平均值（Ｐ．，Ｐ１，Ｐ１，…，Ｐ ），参 照ｘ 拟合检验法中分层的方法，取出其中极值Ｐ皿 ， 根据实际情况在幅度上进行量化Ｘ个层次，取量化间隔为 ａ＝（Ｐ皿。 一Ｐ皿 ）／ｘ，从低到高依次为（Ｆ。，Ｆ ，…，Ｆ ）， 则这ｍ个电平值将分别归入不同的量化层。设属于每层的 电平个数即频数分别为（Ｎ．，Ｎ，，…，Ｎ ）（见图１）。 Ｐｍａｘ Ｆｘ层 Ｎｘ个电平 Ｐｍａｘ－ａ Ｆｘ一１层 Ｎｘ一１个电平值 Ｐｍａｘ－２ａ Ｐｍｉｎ＋２ａ Ｆ２层 Ｎ２个电平值 Ｐｍｉｎ＋ａ Ｆ１层 Ｎ１个电平值 Ｐｍｉｎ 图１电平分层 由于Ｆ。处于电平最底一层，只要ｘ值设置合理，可以 认为是背景电平情况。ＦｌＮｏｏｎ有电平的算术平均值可以 表述该频段的背景电平。当监测时间增加，扫描次数增多， 通过统计就可以得出该频段背景电平的日均值、月均值、 暑｝帆一Ｈ 利用相关与回归方法来研究。比如我们认为大信号多的 频段电磁环境一般比较恶劣，但这是直观的看法。要搞 清楚背景电平与大信号幅度、数量之间精确的量化关系、 相关度如何等问题，通常需要利用相关系数和图表来进 行分析。 ３．１相关系数 相关系数是表示两个变量之间关系的性质和密切程度 的指标，符号记为Ｙ，其值在一１至１之间，公式表示为： ① 通常Ｘ与ｙ的关系有几种： （１）当Ｘ增大，ｙ也相应增大，称Ｘ与ｙ呈正相关，此 时有０＜Ｙ＜１。 （２）当Ｘ增大，ｙ相应减小，称Ｘ与ｙ呈负相关，此时 有一１＜Ｙ＜０。 （３）若ｙ与Ｘ的变化无关，称Ｘ与ｙ不相关。此时有 Ｙ＝０。 ３．２相关系数Ｙ显著性检验 通常检验Ｙ有无显著性意义的方法和步骤如下： （１）计算出Ｙ值。 （２）按照，＝Ｉ Ｉ√ 求出ｔ值，ｎ为变量配对数，自 由度１＂１ ＝ｎ－２。 （３）查ｔ值表（一般单侧检验）： 若ｔ＞ｔ０．０１（ｎ）Ｐ＜０．０１ Ｙ，有非常显著意义而相关； 若ｔ＜ｔＯ．１（ｎ）Ｐ＞Ｏ．１ Ｙ，关系不显著。 例如：在上述的监测方案中进行了１０４＂月的监测，记 维普资讯 http://www.cqvip.com 录了１０组月均背景电平值数据，由低到高排列（见表２）。 表２ １０个月均背景电平值 背景电平Ｘ，ｄＢｍ（Ｆ１ －８８ －８６ －８５ －８４ －８２ —８１ －７９ －７６ －７５ －７４ 层每月算术均值） －３０ ｄＢｍ以上的信 ９ ｌ１ １２ １２ １５ １５ １７ １９ ２０ ２２ 号每月平均个数Ｙ 司以求出：∑Ｘ￣－－８１０ ∑ｙ＝１５２ （ ）＝一８１ （ ）＝１５．２ ：ｊ 三 三 ：０．９４ √∑ — ） ∑（Ｊ，一 ） 从ｖ＝０．９４可以知道Ｘ与ｙ几乎完全正相关。 显著性检验： ＩＩ√ ｎ －２＝。．９４√ ＝７．２９ 因为本例是正相关，用单侧检验，查表得到ｔ㈣ ㈥单 侧为：２．８９，所以ｔ＝７．２９＞２．８９＝ｔ０ｌ０ （８），为相关有非常显著 意义。那么我们可以得出结论：监测频段内的背景电平值 与一３０ ｄＢｍ以上的信号个数正相关且有显著意义。 这项分析的目的在于我们进行业务规划和频率指配 时，可以预先评估对电磁环境的影响程度，为决策提供必 要的技术参考。 在无线电管理和监测中，如果要进行对电磁环境的评 价，对电磁环境的恶化程度进行分级等工作，就需要利用 模糊数学的方法对数据进行处理，但目前在这方面我们的 研究较少。其实，模糊数学已经在环保等行业取得了广泛 的应用，比如环境质量评价中的“污染程度”、“污染指数” 等等，就是利用模糊数学来分析的。 模糊数学是用数学方法来解决一些模糊问题，所谓 模糊问题是指界限不清楚或隶属关系不明确的问题。比 如我们说“电磁环境恶劣程度”的界线就是模糊的，人 为的用特定的标准评价恶劣程度是不确切的。利用大量 监测数据和模糊综合评价方法，可以较为科学地对其进 行分级评价。 模糊综合评价的步骤有６步，以评价某个频段电磁环 境恶劣程度为例作简单介绍，具体包括： （１）建立因子集，确定影响该段电磁环境的几个主 要因素，如信号幅度、信号个数等； （２）建立评价集，根据该频段主要业务的保护标准 来建立； （３）建立隶属函数，利用该频段主要业务保护标准 中的分级界线来建立； （４）单因子模糊评价，将实际监测值代入隶属函数， 计算其隶属度，并得出单因子评价矩阵； （５）建立权重集，根据影响电磁环境的几个主要因 素的影响程度不同，对它们赋予不同的权重； （６）模糊综合评价，将单因子评价矩阵和权重集综 合计算，对实际监测值进行综合评价。 通过这六个步骤，在综合考虑了各种因素后，对监测 值作出的综合评价可以认为是科学和全面的。 目前无线电监测行业对于充分利用数学工具对监测数 据进行分析、统计的工作还是一个薄弱环节。本文借鉴了 其中部分方法，希望起到抛砖引玉的作用，在我们的行业 内也广泛开展类似的课题研究，最终制订出科学系统的数 据分析方法，使无线电监测事业更上一个台阶。 【１】李明．日常监测是无线电监测之本【Ｊ】．中国无线电 管理．２００２．５． 【２】胡逢全．数据处理中常用统计方法的基本原理及重 要概念（１Ｉ）【Ｊ】．辐射防护通讯，１９９６．６． 【３】中国环保总局《环境监测技术规范》． ［４】中国环境监测总站《环境水质监测质量保证手册》． 宙
