一种电磁频谱态势绘制方法及系统

1.本技术涉及无线电监测技术领域，尤其涉及一种电磁频谱态势绘制方法及系统。


背景技术：

2.信息通信的发展向空天地一体化方向演进，对重要敏感地域、热点关注方向以及复杂陌生电磁环境的动态感知、精确分析、直观呈现以及高效利用是军民电磁频谱监测与管理发展战略的重要组成部分。电磁频谱地图以gis(geographic information system，地理信息系统)为依托，综合利用电磁计算、信号处理、数据挖掘、机器学习以及数据库等技术，旨在将“看不见、摸不着”的无线电信号在人们熟悉的电子地图上直观地呈现出来，以期达成电磁环境“时—频—空—能”等多维度可视化展示、智能分析以及开发利用的目的，是大数据、人工智能等技术在无线电管理领域的创新应用。
3.对于电磁频谱地图的构建，核心是需要从孤立、零散点位的电磁频谱监测信息通过电磁频谱态势绘制方法反演得到区域化电磁频谱态势结果，并在gis上进行可视化的展示。然而，相对于无线电监测产生的大量频谱监测数据，目前的电磁频谱管理和信息服务等系统对频谱监测数据的利用率仍然显得偏低，对监测区域内的电磁功率分布应用主要还停留在孤立站点频谱的监测阶段，对于监测站点以外的未有布设监测传感器的区域内的频段监测信号、关注频点监测大信号的电磁频谱连续分布和变化情况还缺乏比较有效的手段和方法。
4.目前，电磁频谱态势重构和绘制方法可以分为模型驱动和数据驱动两大类。模型驱动的频谱态势重构方法主要利用辐射源信息和自然环境信息，基于电磁学基础理论，对频谱空间分布进行建模推演，目前工程上使用的电磁模型多是基于大量实测数据的拟合，称作经验或半经验模型，常用的经验模型包括egli模型、okumura-hata模型、itu-r模型、cost231模型等。经验或半经验模型往往具有参数简单、计算量低的优点。但这类模型仅能得到电波传播的路径损耗，对特定环境和复杂地形条件下的电磁环境预测能力较差，精度不高，无法真实反映实际链路下的电磁波传播情况，很难应用于复杂地表环境下的频谱态势重构。为解决特定环境下的电磁环境预测问题，各种确定性方法陆续被提出，确定性方法是指基于麦克斯韦方程组或其各类简化形式，通过初始条件和边界条件求解待解方程的一类方法。模型驱动的频谱态势重构方法拥有理论上更强的频谱空间重构能力，但其算法实现复杂，重构精度强依赖于确切的边界信息，算法缺乏实时修正环节，工程实践中具有很大的局限性。
5.数据驱动的频谱态势重构方法主要通过信号处理的方式，基于已知的频谱数据对未知的频谱分布进行补全，补全基本原理基于频谱态势在空、时、频等多个维度的相关性和连续性。数据驱动的频谱态势重构方法可以分为参数化模型和非参数化模型两类：参数化模型主要基于频谱的态势叠加原理，模型应用往往需要预先知道精确的辐射源的信息，如辐射源数量、功率、空间分布等，主要应用于已知辐射源准确位置情况下的频谱态势重构任务。典型的参数化模型包括压缩感知法、字典学习法、贝叶斯模型等。非参数化模型一般通
过一些稀疏恢复的插值算法进行频谱态势重构，不依赖于先验的辐射源信息，可以很好适用于未知辐射源或者移动辐射源场景。目前主流的非参数化模型方法有克里金法、径向基函数、核方法、矩阵补全和张量补全等。参数化模型和非参数化模型均预设频谱数据在未知区域连续且具有自相似性，但是当区域存在较强“遮蔽”和“多径”效应时，该区域频谱空间分布会出现异常的震荡，从而造成数据驱动的频谱态势重构方法很难实现此类频谱空间的精确重构，为了克服该问题需要在该区域获取更多的密集采样数据来弥补这一劣势。
6.因此，如何更加有效的绘制电磁频谱态势，是一项亟待解决的问题。


技术实现要素：

7.有鉴于此，本技术提供了一种电磁频谱态势绘制方法，基于非对称结构掩蔽自编码器，能够更加有效的绘制电磁频谱态势。
8.本技术提供了一种电磁频谱态势绘制方法，包括：
9.获取目标地域的地理信息系统数据；
10.基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；
11.对每个所述监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，所述电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；
12.对所述监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；
13.对所述监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；
14.采用非对称结构的掩蔽自编码器对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；
15.基于所述建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；
16.将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到所述目标地域的整体电磁频谱态势；
17.在地理信息系统上，对所述目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
18.优选地，所述方法还包括：
19.根据监测点位的地理位置信息构造每个监测区域对应的观测矩阵。
20.优选地，所述方法还包括：
21.对所述监测结果矩阵进行k均值聚类，得到目标类别数。
22.优选地，采用非对称结构的掩蔽自编码器对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果，包括：
23.对监测区域进行空间网格划分，得到空间网格划分结果；
24.根据所述空间网格划分结果和所述观测矩阵，记录所述空间传播损失函数矩阵对应的监测网格保留块；
25.对所述监测网格保留块进行向量化堆叠，形成向量化表示；
26.采用图像transformer模型构建编码器；
27.使用所述编码器对所述向量化表示进行编码，输出编码结果；
28.基于所述观测矩阵对所述编码结果进行填零补充，输出补充结果；
29.采用图像transformer模型构建解码器；
30.使用所述解码器对所述补充结果进行解码，重构向量化空间传播损失函数矩阵的重构输出；
31.对所述重构输出进行矩阵化排列，输出建模构造结果。
32.优选地，所述基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域，包括：
33.根据地表粗糙程度，采用图像处理方法，基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域。
34.本技术还公开了一种电磁频谱态势绘制系统，包括：
35.获取模块，用于获取目标地域的地理信息系统数据；
36.分区模块，用于基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；
37.电磁频谱监测模块，用于对每个所述监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，所述电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；
38.矩阵化展开模块，用于对所述监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；
39.非负矩阵分解模块，用于对所述监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；
40.非对称结构的掩蔽自编码器，对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；
41.计算模块，用于基于所述建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；
42.拼接模块，用于将每个区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到所述目标地域的整体电磁频谱态势；
43.渲染模块，用于在地理信息系统上，对所述目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
44.优选地，所述系统还包括：
45.构造模块，用于根据监测点位的地理位置信息构造每个监测区域对应的观测矩阵。
46.优选地，所述系统还包括：
47.聚类模块，用于对所述监测结果矩阵进行k均值聚类，得到目标类别数。
48.优选地，所述非对称结构的掩蔽自编码器在执行对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果的过程中，具体用于：
49.对监测区域进行空间网格划分，得到空间网格划分结果；
50.根据所述空间网格划分结果和所述观测矩阵，记录所述空间传播损失函数矩阵对应的监测网格保留块；
51.对所述监测网格保留块进行向量化堆叠，形成向量化表示；
52.采用图像transformer模型构建编码器；
53.使用所述编码器对所述向量化表示进行编码，输出编码结果；
54.基于所述观测矩阵对所述编码结果进行填零补充，输出补充结果；
55.采用图像transformer模型构建解码器；
56.使用所述解码器对所述补充结果进行解码，重构向量化空间传播损失函数矩阵的重构输出；
57.对所述重构输出进行矩阵化排列，输出建模构造结果。
58.优选地，所述分区模块在执行基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域时，具体用于：
59.根据地表粗糙程度，采用图像处理方法，基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域。
60.综上所述，本技术公开了一种电磁频谱态势绘制方法，当需要对电磁频谱态势进行绘制时，首先获取目标地域的地理信息系统数据，然后基于地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；对每个监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；对监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；对监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；采用非对称结构的掩蔽自编码器对空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到目标地域的整体电磁频谱态势；在地理信息系统上，对目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。本技术首先结合地理信息系统数据进行区域划分，将电波传播特性较为一致的位置聚合在一起，然后对各个监测区域网格化监测到的电磁频谱数据进行处理，以实现从零散点位无线电监测到的电磁频谱信息到区域化电磁频谱信息的反演重构，对于反演得到的区域化信号功率谱分布在地理信息系统中进行类似热力图的渲染，从而实现监测区域内电磁频谱信息在空间上的分布预测和可视化展示，进而提高了电磁频谱监测数据的利用效率。
附图说明
61.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
62.图1为本技术公开的一种电磁频谱态势绘制方法实施例1的流程图；
63.图2为本技术公开的一种电磁频谱态势绘制方法实施例2的示意图；
64.图3为本技术公开的一种电磁频谱态势绘制系统实施例1的结构示意图；
65.图4为本技术公开的一种电磁频谱态势绘制系统实施例2的结构示意图。
具体实施方式
66.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例，都属于本发明保护的范围。
67.如图1所示，为本技术公开的一种电磁频谱态势绘制方法实施例1的流程图，所述方法可以包括以下步骤：
68.s101、获取目标地域的地理信息系统数据；
69.当需要绘制电磁频谱态势时，首先获取目标地域的地理信息系统数据，包括经度、纬度、高程以及地质等数据；
70.s102、基于地理信息系统数据对目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；
71.在获取到目标地域的地理信息系统数据后，进一步根据获取到的地理信息系统数据对目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域{ζ1,ζ2,
…
,ζn}；通过对目标低于进行区域自适应分区，旨在将相似地形地貌的区域(如相似平坦区域、相同植被区域、相同冰雪等覆盖区域、相同城镇地貌等区域)分割在一起，以确保各区域内电波传播过程具有相似特性。
72.s103、对每个监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；
73.然后对每个监测区域ζi，进行区域化电磁频谱监测，并记录下各个监测点位的经度、纬度等地理位置信息以及频率(f)、时间(t)、功率(p)等电磁频谱信息。其中，电磁频谱监测信息记录在监测结果张量gi中。
74.s104、对监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；
75.然后，对结果张量gi进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵xi；
76.s105、对监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；
77.然后，对监测结果矩阵xi进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵si；
78.具体的，可以通过公式得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵si；其中，ci表示辐射源功率谱的估计，li×ri
表示矩阵si的维度，ri×
ni表示矩阵ci的维度。
79.s106、采用非对称结构的掩蔽自编码器对空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；
80.然后，采用非对称结构的掩蔽自编码器对空间传播损失函数矩阵si进行建模构造，并输出建模构造结果
81.s107、基于建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；
82.然后，建模构造结果和表示辐射源功率谱的估计ci，，通过矩阵相乘得出区域化频谱态势重构结果
83.s108、将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到目标地域的整体电磁频谱态势；
84.然后，将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接得到目标地域的整体电磁频谱态势
85.s109、在地理信息系统上，对目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
86.最后，在地理信息系统上，对目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
87.综上所述，本技术首先结合地理信息系统数据进行区域划分，将电波传播特性较为一致的位置聚合在一起，然后对各个监测区域网格化监测到的电磁频谱数据进行处理，以实现从零散点位无线电监测到的电磁频谱信息到区域化电磁频谱信息的反演重构，对于反演得到的区域化信号功率谱分布在地理信息系统中进行类似热力图的渲染，从而实现监测区域内电磁频谱信息在空间上的分布预测和可视化展示，进而提高了电磁频谱监测数据的利用效率。
88.如图2所示，为本技术公开的一种电磁频谱态势绘制方法实施例2的示意图，所述方法可以包括以下步骤：
89.步骤1、获取目标地域的地理信息系统数据；
90.当需要绘制电磁频谱态势时，首先获取目标地域的地理信息系统数据，包括经度、纬度、高程以及地质等数据；
91.步骤2、基于地理信息系统数据对目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；
92.在获取到目标地域的地理信息系统数据后，进一步根据地表粗糙程度以及获取到的地理信息系统数据，采用图像处理方法对目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域{ζ1,ζ2,
…
,ζn}；通过对目标低于进行区域自适应分区，旨在将相似地形地貌的区域(如相似平坦区域、相同植被区域、相同冰雪等覆盖区域、相同城镇地貌等区域)分割在一起，以确保各区域内电波传播过程具有相似特性。
93.步骤3、对每个监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；
94.对每个监测区域ζi，进行区域化电磁频谱监测，并记录下各个监测点位的经度、纬度等地理位置信息以及频率(f)、时间(t)、功率(p)等电磁频谱信息。其中，电磁频谱监测信息记录在监测结果张量gi中。
95.步骤4、根据监测点位的地理位置信息构造每个区域ζi对应的观测矩阵mi，mi元素取“1”时，代表该区域位置有监测节点，mi元素取“0”时，代表该区域位置没有监测节点；
96.步骤5、对监测结果张量gi进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵xi；
97.步骤6、对xi进行k均值聚类，在聚类过程中首先设定一个较大的类别数r0，然后结合聚类过程将较小的类别进行合并，经过多轮最近邻准则聚类后，确定最终类别数(目标类别数)ri。
98.步骤7、对监测结果矩阵xi进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵si；
99.具体的，可以通过公式得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵si；其中，ci表示辐射源功率谱的估计，li×ri
表示矩阵si的维度，ri×
ni表示矩阵ci的维
度。
100.步骤8、采用非对称结构的掩蔽自编码器对空间传播损失函数矩阵si进行建模构造，并输出建模构造结果具体包括步骤9～步骤18；
101.步骤9、对监测区域进行空间网格划分，网格划分大小可取监测区域大小的例如针对100m
′
100m的待监测区域，监测网格大小可取1m
′
1m；
102.步骤10、结合空间网格划分和观测矩阵mi，记录下si对应的监测网格保留块；
103.步骤11、对保留下的监测网格块向量化堆叠，形成向量化表示ui；
104.步骤12、采用图像transformer模型，构建编码器f(
·
)；
105.步骤13、使用f(
·
)对ui表示进行编码，输出为
106.步骤14、结合观测矩阵mi，对进行填零补充，生成
107.步骤15、采用图像transformer模型，构建解码器g(
·
)；
108.步骤16、使用解码器g(
·
)对进行解码，重构向量化si的重构输出进行解码，重构向量化si的重构输出
109.步骤17、对进行矩阵化排列形成并作为si的非对称结构掩蔽自编码器重构输出；
110.步骤18、使用transformer模型构建f(
·
)和g(
·
)时，，在训练阶段使用mse误差失真；
111.步骤19、基于建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；
112.建模构造结果和表示辐射源功率谱的估计ci，通过矩阵相乘得出区域化频谱态势重构结果
113.步骤20、将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到目标地域的整体电磁频谱态势；
114.将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接得到目标地域的整体电磁频谱态势
115.步骤21、在地理信息系统上，对目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
116.最后，在地理信息系统上，对目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
117.综上所述，本技术将图像处理领域的深度学习方法引入至电磁频谱态势重构与绘制过程中，充分发挥数据驱动的深度生成模型在处理空间化电磁频谱监测信息的优势，实现监测区域内零散点位电磁频谱监测信息在空间上的分布预测和可视化；相对于传统模型驱动电磁频谱态势重构方法，不需要预先知道电磁辐射源的位置、功率、天线辐射特性的信息，相对于张量补全的电磁频谱态势重构方法，绘制的电磁频谱态势精度更高。
118.如图3所示，为本技术公开了一种电磁频谱态势绘制系统实施例1的结构示意图，所述系统可以包括：
119.获取模块301，用于获取目标地域的地理信息系统数据；
120.分区模块302，用于基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；
121.电磁频谱监测模块303，用于对每个所述监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，所述电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；
122.矩阵化展开模块304，用于对所述监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；
123.非负矩阵分解模块305，用于对所述监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；
124.非对称结构的掩蔽自编码器306，对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；
125.计算模块307，用于基于所述建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；
126.拼接模块308，用于将每个区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到所述目标地域的整体电磁频谱态势；
127.渲染模块309，用于在地理信息系统上，对所述目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
128.本实施例公开的电磁频谱态势绘制系统的工作原理与上述电磁频谱态势绘制方法实施例1的工作原理相同，在此不再赘述。
129.如图4所示，为本技术公开了一种电磁频谱态势绘制系统实施例2的结构示意图，所述系统可以包括：
130.获取模块401，用于获取目标地域的地理信息系统数据；
131.分区模块402，用于根据地表粗糙程度，采用图像处理方法，基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；
132.电磁频谱监测模块403，用于对每个所述监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，所述电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；
133.构造模块404，用于根据监测点位的地理位置信息构造每个监测区域对应的观测矩阵
134.矩阵化展开模块405，用于对所述监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；
135.聚类模块406，用于对所述监测结果矩阵进行k均值聚类，得到目标类别数；
136.非负矩阵分解模块407，用于对所述监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；
137.非对称结构的掩蔽自编码器408，对监测区域进行空间网格划分，得到空间网格划分结果；根据空间网格划分结果和所述观测矩阵，记录所述空间传播损失函数矩阵对应的
监测网格保留块；对所述监测网格保留块进行向量化堆叠，形成向量化表示；采用图像transformer模型构建编码器；使用编码器对所述向量化表示进行编码，输出编码结果；基于观测矩阵对所述编码结果进行填零补充，输出补充结果；采用图像transformer模型构建解码器；使用所述解码器对所述补充结果进行解码，重构向量化空间传播损失函数矩阵的重构输出；对重构输出进行矩阵化排列，输出建模构造结果；
138.计算模块409，用于基于建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；
139.拼接模块410，用于将每个区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到所述目标地域的整体电磁频谱态势；
140.渲染模块411，用于在地理信息系统上，对所述目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。
141.本实施例公开的电磁频谱态势绘制系统的工作原理与上述电磁频谱态势绘制方法实施例2的工作原理相同，在此不再赘述。
142.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
143.专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
144.结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
145.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：
1.一种电磁频谱态势绘制方法，其特征在于，包括：获取目标地域的地理信息系统数据；基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域；对每个所述监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，所述电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；对所述监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；对所述监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；采用非对称结构的掩蔽自编码器对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；基于所述建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；将每个监测区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到所述目标地域的整体电磁频谱态势；在地理信息系统上，对所述目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据监测点位的地理位置信息构造每个监测区域对应的观测矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：对所述监测结果矩阵进行k均值聚类，得到目标类别数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用非对称结构的掩蔽自编码器对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果，包括：对监测区域进行空间网格划分，得到空间网格划分结果；根据所述空间网格划分结果和所述观测矩阵，记录所述空间传播损失函数矩阵对应的监测网格保留块；对所述监测网格保留块进行向量化堆叠，形成向量化表示；采用图像transformer模型构建编码器；使用所述编码器对所述向量化表示进行编码，输出编码结果；基于所述观测矩阵对所述编码结果进行填零补充，输出补充结果；采用图像transformer模型构建解码器；使用所述解码器对所述补充结果进行解码，重构向量化空间传播损失函数矩阵的重构输出；对所述重构输出进行矩阵化排列，输出建模构造结果。5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域，包括：根据地表粗糙程度，采用图像处理方法，基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域。6.一种电磁频谱态势绘制系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取目标地域的地理信息系统数据；分区模块，用于基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得
到分区后的多个监测区域；电磁频谱监测模块，用于对每个所述监测区域进行区域化电磁频谱监测，并将电磁频谱监测信息记录在监测结果张量中，其中，所述电磁频谱监测信息包括地理位置信息和电磁频谱信息；矩阵化展开模块，用于对所述监测结果张量进行矩阵化展开，形成监测结果矩阵；非负矩阵分解模块，用于对所述监测结果矩阵进行非负矩阵分解，得到点辐射源的空间传播损失函数矩阵；非对称结构的掩蔽自编码器，对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果；计算模块，用于基于所述建模构造结果和辐射源功率频谱的估计得出每个监测区域的频谱态势重构结果；拼接模块，用于将每个区域的频谱态势重构结果进行拼接，得到所述目标地域的整体电磁频谱态势；渲染模块，用于在地理信息系统上，对所述目标地域的整体电磁频谱态势进行热力图渲染。7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括：构造模块，用于根据监测点位的地理位置信息构造每个监测区域对应的观测矩阵。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：聚类模块，用于对所述监测结果矩阵进行k均值聚类，得到目标类别数。9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述非对称结构的掩蔽自编码器在执行对所述空间传播损失函数矩阵进行建模构造，并输出建模构造结果的过程中，具体用于：对监测区域进行空间网格划分，得到空间网格划分结果；根据所述空间网格划分结果和所述观测矩阵，记录所述空间传播损失函数矩阵对应的监测网格保留块；对所述监测网格保留块进行向量化堆叠，形成向量化表示；采用图像transformer模型构建编码器；使用所述编码器对所述向量化表示进行编码，输出编码结果；基于所述观测矩阵对所述编码结果进行填零补充，输出补充结果；采用图像transformer模型构建解码器；使用所述解码器对所述补充结果进行解码，重构向量化空间传播损失函数矩阵的重构输出；对所述重构输出进行矩阵化排列，输出建模构造结果。10.根据权利要求6-9中任意一项所述的系统，其特征在于，所述分区模块在执行基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域时，具体用于：根据地表粗糙程度，采用图像处理方法，基于所述地理信息系统数据对所述目标地域进行区域自适应分区，得到分区后的多个监测区域。

技术总结
本申请公开了公开一种电磁频谱态势绘制方法及系统。首先结合GIS数据使用图像处理技术进行区域化分，将电波传播特性较为一致的位置聚合在一起，然后对各个区域网格化监测到的电磁频谱数据进行处理，目的是实现从零散点位无线电监测到的电磁频谱信息到区域化电磁频谱信息的反演重构。在反演重构过程中，具体应用了K均值聚类、非负矩阵分解、基于非对称结构掩蔽自编码器的辐射源空间传播损失函数重构等技术。对于反演得到的区域化信号功率谱分布在GIS中进行类似热力图的渲染，从而实现监测区域内电磁频谱信息在空间上的分布预测和可视化展示，进而提高了电磁频谱监测数据利用效率。率。率。


技术研发人员：闵刚 解云虹 王乐天 马卫东 张长青 王强 刘炯
受保护的技术使用者：中国人民解放军国防科技大学
技术研发日：2022.12.27
技术公布日：2023/7/13