校花们
摘要：电磁频谱空间利用、资源分配使用矛盾日益突出，精细化的管理越来越被需要，电磁频谱地图的构建能够解决频谱资源使用的矛盾，为实习精细化管理提供数据支撑。
关键词：电磁频谱；构建方法；信息分布；模型
电磁频谱作为电子信息的载体，已经成为决定国家发展的重要战略资源。随着全球信息化进程的不断深入，经济发展、社会生活和国防建设等各个领域对电磁频谱的需求都呈现出前所未有的增长态势，频谱资源分配使用的矛盾日益尖锐。缓解和解决用频矛盾的关键在于对电磁频谱资源进行精细化动态管理，电磁频谱地图能将有限地理空间内的电磁频谱信息，以二维或三维的形式可视化地呈现出来，通过在不同应用场景下对电磁频谱地图的构建进行优化创新，提升电磁频谱地图构建的精度和效率。
一、电磁频谱地图
电磁频谱地图，又被称为无线电环境地图和电磁环境地图功率谱密度地图（Power Spectral Density Map）[1]，其构建过程被称为频谱制图。与传统频谱感知技术假设整个区域内电磁频谱占用状态一致不同，电磁频谱地图充分考虑了电磁频谱资源在空间分布上的差异，从而能够更准确地描述电磁频谱空间的真实情况。电磁频谱地图是电磁频谱资源管理的必要手段。随着信息技术的普及应用和城市化进程的加速，城市区域内电磁资源的使用显著增加，电磁污染问题受到广泛关注。电磁频谱地图由四个主要部分构成频谱信息测量模块、频谱信息存储和调用模块、系统管理模块以及可视化交互模块组成，如图所示。
电磁频谱地图框架示意图
当前，受制于一定空间内有限的频谱信息感知设备，如何根据有限的采用数据对一定空间内所有位置的频谱信息进行反演是电磁频谱地图构建的关键步骤，基于稀疏监测数据的电磁频谱地图构建方法的研究和创新将对电磁频谱地图构建在效率和精度上的性能提升有极大的促进作用。
二、电磁频谱地图构建方法
当前，国内外相关研究对电磁频谱地图的构建是通过其实现方式进行区分的。一般来说，可分为三类：间接构建法、直接构建法和混合构建法。
（一）间接构建法
间接构建法是基于信号源信息和传播模型相关参数已知的条件下，再对目标空间的电磁频谱信息进行重构。间接构建法主要用于无线网络规划、TVWS频段共享接入、移动通信业务覆盖检测等场合，其感知精度取决于预知的信号源信息的精度和电波传播模型的合理选择及传播模型的校正，因此间接构建法仅适用于对于信号源情况掌握较为完善的地区，不适用于陌生电磁环境的场合，而且对于气象条件等因素变化的泛化能力较差。
（二）直接构建法
喂自己影子吃饭的人 直接构建法通常从电磁频谱监测传感器采集得到的电磁频谱信息出发，使用矩阵填充、确定性插值法、地统计学变分插值等方法，从稀疏的观测数据直接估计出为布设感知器的电磁频谱信息，进而实现对空间内所有位置电磁频谱信息的估计，完成电磁频谱地图
的构建。在工程实际中，直接构建法无需信号源和传播环境模型相关信息，以及对观测设备功能要求低等优点收到关注，然而直接构建法由于收到传感器空间位置分布影响大、大多未能考虑电波传播实际物理含义和部分已知先验信息的利用，导致构建精度不理想，因而应用局限性较大。
（三）混合构建法嘧霉胺
混合构建法针对特定应用场景所能获得的信息，将间接构建法和直接构建法相结合。其中，首先使用直接构建法对已知的采样信息进行空间插值[2]，得到一个表征空间内电磁环境信息分布图像，然后利用图像处理技术得到传播模型和信号源的相关信息，然后通过校正的传播模型来得到最终的电磁频谱地图。该方法能获得信号源的相关信息，但是在阴影衰落环境中重构精度较差。另一种混合构建法是用简单的经验传播模型得到初步的感知结果，然后根据已知的采样数据，利用具有外部漂移的泛克里金插值法进行校正，从而获得最终的构建结果。该方法需要预先获得信号源参数，而且对观测异常值十分敏感。通常，混合构建法能够在一定程度上综合间接构建法和直接构建法的优点，但同时也会兼有两者的不足。
三、电磁频谱地图构建方法的不足
传统的电磁频谱地图构建方法尽管在解决经典问题上有着各自的优点，但是随着通信技术的发展，工程实践对电磁频谱地图构建的效率和精度提出了更高的要求，传统构建法在实际应用中存在的弊端也愈发凸显，现有的电磁频谱地图构建方法或多或少都存在以下不足：
一是直接构建法的感知精度不理想。直接构建法对稀疏采样数据进行空间插值，获取电磁环境空间分布状态的过程中，大多未考虑电波传播实际物理含义和应用场景中可部分获取的先验信息的利用，从而导致感知精度不理想。
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二是间接构建法和混合构建法对先验信息依赖性较强，而在遇到非合作信号源等场景下时，包括信号源位置、发射功率以及传播模型参数等信息通常是无法获得的。
三是部分新的构建方法的算法优化往往着眼于新算法的运用，而对于新算法和电磁传播模型的物理含义结合的不够紧密，对于科学性的研究有限。
四是大多数新的构建方法只通过计算机仿真验证，并没有经过实测数据的检验。
四、电磁频谱地图构建展望
基于5G技术和无人机技术的移动通信在飞速发展，新技术的发展实现为传感器布设提供了许多新思路[3]。针对不同应用场景，电磁频谱地图优先的侧重点是不一样的，因此需要准备不同的计划方案来应对。因此，未来电磁频谱地图的构建必然是基于无先验信息的电磁环境稀疏采样数据分析，同时要重点关注下列两点问题：
（一）电磁频谱地图的快速构建问题
电磁频谱地图的快速构建，决定了能否掌握某些特殊应用领域电磁环境态势，进而影响到电磁频谱域相关应用的方案制定与实施的效率。针对电磁频谱地图的快速构建问题，需要根据频繁更新动态电磁频谱地图的工程应用场景，研究基于传感器布设优化和地统计学方法结合的构建方法，利用传感器监测数据之间的空间相关性，在保证电磁频谱地图精度的前提下，提升构建效率，进而实现电磁频谱地图的快速构建。
（二）电磁频谱地图的高精度构建问题
电磁频谱地图的高精度构建，决定了掌握某些特殊应用领电磁环境态势的准确性，对
电磁频谱域的相关活动包括监测、通信、排除有害干扰有着十分重要的影响。而针对这一问题，需要基于电磁频谱稀疏监测数据提出趋势面拟合的方法对电磁传播模型中的确定性分量进行拟合，再通过地统计学方法对随机性分量进行估计，将两者结合进而获得高精度的电磁频谱地图。声纳浮标
参考文献：
[1]Y. Teganya et al.，“Location-Free Spectrum Cartography，” IEEE Trans. Signal Process.，vol. 67，no. 15，pp. 4013–4026，2019.
[2]L. Bolea，J. Pérez-romero，and R. Agustí，“Received Signal Interpolation for Context Discovery in Cognitive Radio.”
防灾技术高等专科学校 [3]Z. Han，J. Liao，Q. Qi，H. Sun，and J. Wang，“Radio Environment Map Construction by Kriging Algorithm Based on Mobile Crowd Sensing，” Wirel. Commun. Mob. Comput.，vol. 2019，no. 1，pp. 1–12，2019.
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