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大数据时代下无线电管理的思考
发布时间:2015-06-05 08:58  点击次数:14923

      2015年5月26日,中国无线电协会在宁夏银川组织召开了《2015年无线电管理大数据座谈会》,国家无线电管理局谢存副局长、国家无线电监测中心李景春副主任到会分别作了指导性和引导性发言,广东、云南、宁夏无线电管理机构和波尔通信公司作了专题交流,26个省市自治区直辖市的代表参加了会议。会议对大数据的概念和在无线电管理中的应用进行了交流讨论。学习收获汇总如下。
  
  一、大数据已经向我们走来
  有人说人类社会经历了三次文明革命。第一次是几千年前发生的而且持续了几千年的农业革命;第二次是几百年前发生的又持续了几百年的工业革命;第三次是几十年前发生的直至今天的信息智能革命。《华尔街日报》称,智能化生产、无线网络革命和大数据时代,是引领未来繁荣的三大技术变革。无线网络革命与我们无线电管理工作密切相关,我们的工作生活产生着大量的数据进入了大数据时代,无线电管理与大数据的结合将成为一个璀璨的闪光点。应用大数据技术理念做好无线电管理工作成为时代发展的需要,值得我们深入学习、思考和实践。
  
1.认识大数据时代
  我们在信息社会里既是数据的生产者,又是数据的消费者。如我们工作、购物、社交,应用文字、图片、地理信息、微信、QQ等,都在产生着大量的数据,世界已经数据化,数据已经深入我们的生活,数据化的世界只有想不到,没有做不到。如同石油对于工业社会一样,数据是信息社会的动力,大数据对于信息社会发展至关重要。
  
2.大数据的概念
  维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中对大数据的阐述是:不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。我们还可以从维基百科、百度百科等查到从不同角度对大数据的定义。
  
3.大数据时代产生的条件
  大数据时代的到来是必然的,水到渠成的。一是技术因素。CPU、存储器等计算机硬件技术,并行计算、分布式计算、可视化技术等计算机软件技术,宽带交换、宽带光纤、宽带无线等飞速发展的网络技术,为大数据技术的实现创造了物质基础。二是社会因素。人类已经进入信息社会,探索未知世界的社会需求不断增加,万物数据化进程不断发展,数据的非竞争性和复制的零边际成本使得创新成本降低。同时,在理论研究困难的方面,大数据技术有独特的优势。
  
4.大数据的特点
  大数据有4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
  Volume(大量),非结构化数据的超大规模增长为总数据量的80~90%,比结构化数据增长快10倍到50倍,是传统数据仓库的10倍到50倍。
  Velocity(高速),实时分析而非批量式分析,数据输入、处理与丢弃,立竿见影而非事后见效。
  Variety(多样),很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据)的数据,出现数据的非结构化和多样性,无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义。
  Value(价值),大量的不相干信息,可对未来趋势与模式进行可预测分析、深度复杂分析。
  
5.大数据时代的思维变革
  小数据时代,受制于技术只能收集与分析随机样本,通过数学分析变换,用最少的数据得到最多的信息。在大数据时代,是采用全体数据,不是随机样本。借助于互联网技术和云计算技术,不用随机分析法这样的捷径,而是采用收集与分析所有数据的方法,寻找事物发展的规律。大数据中的“大”,指全体数据,非绝对意义的“大”。
  小数据时代,因参加分析的信息量少,对数据精确性更苛刻。大数据时代,数据的精确性不再重要,允许不精确的数据,通过数据的量换取结果的质。
  小数据时代,主要通过数学运算等方法分析探求事物间的因果关系(相关关系也是有用的)。大数据时代专注事物间的相关关系,用相关关系来替代因果关系。注重知道是什么,没必要知道为什么。基本思想是,如果A与B经常一起发生,只要注意到B发生,则能预测A的发生。
  小数据时代,我们会假想世界是怎么运作的,然后通过收集和分析数据来验证这种假想。
  大数据时代,我们会在大数据的指导下探测世界,不再受限于传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见。我们可以发现大数据提供如此多新的深刻洞见,从而发现以前不曾发现的关系,挖掘数据的潜在价值。大数据的真实价值就像漂浮在海洋上的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,而绝大部分则藏在表面之下。
  二、大数据应用案例
  大数据应用的核心是预测,将推动人工智能化技术发展。
  天气预报很重要,我们有时担心报不准,准确预报天气的确不容易。天气预报的方法主要是数值法和天气图法。数值法是直接积分大气方程组,按所得结果对未来的气压场、温度场和风场作出预报。天气图法又分为经验外推法、相似形势法、统计资料法、物理分析法。上述方法均会造成误差或很大误差。如今,人们正在研究应用大数据技术预报天气。美国EarthRisk公司2013年开发了一种新的数据模型通过对过去60年数据进行820亿次分析来识别天气模式,可预测未来40天的天气。中国气象局2014年开始了国内大数据指导天气预报实践,通过深度挖掘60多年历史数据和全国现有气象观测点数据,以改善天气预报工作。
  又如,在机场候机楼、车站候车厅,通过分析人们脚印大数据,合理部署wifi系统,收到了良好效果。
  啤酒与纸尿裤的故事……已经很经典了。
  还有,实时翻译(微软skype)、实时编辑、无人驾驶汽车、脑控机器人已经在使用或研究之中。
  三、无线电管理大数据技术应用的思考
  随着无线电信息技术向各行业各领域的广泛渗透,各类无线电通信设备特别是移动终端的数量不断增加,除了传统的无线电通信领域无线电通信设备数量继续保持高速增长外,各种新型的无线电设备层出不穷,越来越多的无线电台站呈现出短距离、微功率、易移动的特点,陆地和水上,移动和固定等传统的分类界线日渐模糊,可穿戴设备、无人驾驶汽车、无人驾驶航空器等新型用频设备不断涌现。类型繁多、特点不一、数量庞大的无线电设备背后,联系着无线电频谱资源稀缺和电磁环境日趋恶化,联系着无线电管理信息的大数据。
  如何应用大数据技术科学管理频谱资源,将成为我们面临的重大课题、重要手段和必然选择。
  全面准确的数据是做好无线电管理工作的基础。抓好基础工作研究,保存挖掘利用好历史数据,推进无线电管理智能化、可视化,为重大活动保障更好地提供决策支持,是一项紧迫而艰巨的任务。
  我们应当继续做好各类无线电管理信息数据的收集,把应用大数据创新无线电管理信息化纳入十三五规划,解决信息孤岛,加强数据挖掘,加强数据库标准化规范化建设,并重视和加强大数据时代的保密工作。记录频率台站管理、法律法规、办文办会办公办事、监测检测、信息网络、人员设备财务等数据务求全面及时。除了传统的结构化数据外,文件、图像、声音、视频等非结构化数据也应纳入采集和分析范围。我们应当结合无线电管理数据特点,探索研究应用大数据技术解决无线电管理新问题,积极迎接大数据时代新挑战。

    作者:河北省无线电监测站 胡伟平

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