一种基于GPIB的频谱监测方法、系统、设备以及存储介质与流程

一种基于gpib的频谱监测方法、系统、设备以及存储介质
技术领域
1.本发明涉及频谱监测领域，具体涉及一种基于gpib的频谱监测方法、系统、设备以及存储介质。


背景技术：

2.无线电频谱作为一种有限的自然资源，是人类社会和经济发展的基础，也是构成现代人类生存条件的基本要素。各种突发性的干扰破坏了正常的通信秩序，甚至严重地威胁到了国家和人民生命财产的安全。
3.频谱监测承担着无线电信号的监听、测量、测向、定位、无线电台信号的识别和干扰查找等工作，无线电监测是科学实施电磁频谱管理的技术保证，是电磁频谱管理的重要组成部分。
4.传统监测手段人工通过频谱仪抓取无线电信号，发现可疑突发信号后将数据保存到接收设备并传递远端数据中心计算分析识别处理后传递操作人员做进一步的监测指令。
5.人工监测操作繁琐，监测结果一致性差；若远端数据处理中心和监测点出现网络带宽异常，严重影响频谱监测效率。


技术实现要素：

6.有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本发明实施例提出一种基于gpib的频谱监测方法，包括以下步骤：
7.根据信号接收器的参数通过gpic接口对频谱仪进行参数设置；
8.响应于所述频谱仪参数设置完成，利用所述频谱仪进行频谱监测；
9.获取所述频谱仪的数据并根据所述频谱仪的数据生成图像；
10.对所述图像进行分析；
11.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据异常，将所述频谱仪的数据上传到数据中心。
12.在一些实施例中，将所述频谱仪的数据上传到数据中心，进一步包括：
13.响应于网络异常，将所述频谱仪的数据发送到其他监测点，通过其他监测点将所述频谱仪的数据上次到所述数据中心。
14.在一些实施例中，对所述图像进行分析，进一步还包括：
15.响应于无法对所述图像进行分析，将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
16.在一些实施例中，还包括：
17.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据正常，将所述频谱仪的数据保存到本地。
18.基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种基于gpib的频谱监测系统，包括：
19.设置模块，配置为根据信号接收器的参数通过gpic接口对频谱仪进行参数设置；
20.检测模块，配置为响应于所述频谱仪参数设置完成，利用所述频谱仪进行频谱监测；
21.生成模块，配置为获取所述频谱仪的数据并根据所述频谱仪的数据生成图像；
22.分析模块，配置为对所述图像进行分析；
23.上传模块，配置为响应于根据分析判断所述频谱仪的数据异常，将所述频谱仪的数据上传到数据中心。
24.在一些实施例中，上传模块还配置为：
25.响应于网络异常，将所述频谱仪的数据发送到其他监测点，通过其他监测点将所述频谱仪的数据上次到所述数据中心。
26.在一些实施例中，分析模块还配置为：
27.响应于无法对所述图像进行分析，将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
28.在一些实施例中，还包括保存模块，配置为：
29.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据正常，将所述频谱仪的数据保存到本地。
30.基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种计算机设备，包括：
31.至少一个处理器；以及
32.存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时执行如上所述的任一种基于gpib的频谱监测方法的步骤。
33.基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时执行如上所述的任一种基于gpib的频谱监测方法的步骤。
34.本发明具有以下有益技术效果之一：本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
附图说明
35.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实施例。
36.图1为本发明的实施例提供的基于gpib的频谱监测方法的流程示意图；
37.图2为本发明的实施例提供的分布式云计算频谱检测系统网络拓扑图；
38.图3为本发明的实施例提供的频谱数据处理并传递数据中心备案流程图：
39.图4为本发明的实施例提供的基于gpib的频谱监测系统的结构示意图；
40.图5为本发明的实施例提供的计算机设备的结构示意图；
41.图6为本发明的实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
42.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。
43.需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
44.根据本发明的一个方面，本发明的实施例提出一种基于gpib的频谱监测方法，如图1所示，其可以包括步骤：
45.s1，根据信号接收器的参数通过gpic接口对频谱仪进行参数设置；
46.s2，响应于所述频谱仪参数设置完成，利用所述频谱仪进行频谱监测；
47.s3，获取所述频谱仪的数据并根据所述频谱仪的数据生成图像；
48.s4，对所述图像进行分析；
49.s5，响应于根据分析判断所述频谱仪的数据异常，将所述频谱仪的数据上传到数据中心。
50.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
51.在一些实施例中，将所述频谱仪的数据上传到数据中心，进一步包括：
52.响应于网络异常，将所述频谱仪的数据发送到其他监测点，通过其他监测点将所述频谱仪的数据上次到所述数据中心。
53.在一些实施例中，对所述图像进行分析，进一步还包括：
54.响应于无法对所述图像进行分析，将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
55.在一些实施例中，还包括：
56.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据正常，将所述频谱仪的数据保存到本地。
57.具体的，如图2所示，基于gpib的分布式云计算频谱监测系统融合网络、计算、存储、应用核心能力，实现监测点对信号频谱数据的智能处理分析。分布式云计算频谱监测系统采用visual basic程序语言作为软件设计语言，通过gpib协议接口编程以人机交互模式完成频谱仪控制及频谱监测和数据存储，通过智能计算模块对异常信号进行识别并将监测结果同步上传远端数据中心备案上报，极大的提高了监测效率质量。
58.如图3所示，该系统通过系统网络模块实现各监测点之间的数据互联，当某一监测点和远端数据中心出现网络故障时，监测点可根据其他监测点网络负载状态选择最优路径跳转链接至远端数据中心。并且当本地监测点无法对所述图像进行分析时，可以将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
59.其中，频谱监测程序包括对频谱仪程控的界面窗体和gpib接口控制模块(niglobal.bas和vbib-32.bas)。频谱仪控制窗口通过gpib接口可根据信号接收器参数通过gpib接口设定频谱仪监测参数，然后再通过gpib接口接收频谱仪数据以生成图像，
60.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致
性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
61.基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，本发明的实施例还提供了一种基于gpib的频谱监测系统400，如图4所示，包括：
62.设置模块401，配置为根据信号接收器的参数通过gpic接口对频谱仪进行参数设置；
63.检测模块402，配置为响应于所述频谱仪参数设置完成，利用所述频谱仪进行频谱监测；
64.生成模块403，配置为获取所述频谱仪的数据并根据所述频谱仪的数据生成图像；
65.分析模块404，配置为对所述图像进行分析；
66.上传模块405，配置为响应于根据分析判断所述频谱仪的数据异常，将所述频谱仪的数据上传到数据中心。
67.在一些实施例中，上传模块405还配置为：
68.响应于网络异常，将所述频谱仪的数据发送到其他监测点，通过其他监测点将所述频谱仪的数据上次到所述数据中心。
69.在一些实施例中，分析模块404还配置为：
70.响应于无法对所述图像进行分析，将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
71.在一些实施例中，还包括保存模块，配置为：
72.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据正常，将所述频谱仪的数据保存到本地。
73.具体的，如图2所示，基于gpib的分布式云计算频谱监测系统融合网络、计算、存储、应用核心能力，实现监测点对信号频谱数据的智能处理分析。分布式云计算频谱监测系统采用visual basic程序语言作为软件设计语言，通过gpib协议接口编程以人机交互模式完成频谱仪控制及频谱监测和数据存储，通过智能计算模块对异常信号进行识别并将监测结果同步上传远端数据中心备案上报，极大的提高了监测效率质量。
74.如图3所示，该系统通过系统网络模块实现各监测点之间的数据互联，当某一监测点和远端数据中心出现网络故障时，监测点可根据其他监测点网络负载状态选择最优路径跳转链接至远端数据中心。并且当本地监测点无法对所述图像进行分析时，可以将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
75.其中，频谱监测程序包括对频谱仪程控的界面窗体和gpib接口控制模块(niglobal.bas和vbib-32.bas)。频谱仪控制窗口通过gpib接口可根据信号接收器参数通过gpib接口设定频谱仪监测参数，然后再通过gpib接口接收频谱仪数据以生成图像，
76.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
77.基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，如图5所示，本发明的实施例还提供了一种计算机设备501，包括：
78.至少一个处理器520；以及
79.存储器510，存储器510存储有可在处理器上运行的计算机程序511，处理器520执行程序时执行以下步骤：
80.s1，根据信号接收器的参数通过gpic接口对频谱仪进行参数设置；
81.s2，响应于所述频谱仪参数设置完成，利用所述频谱仪进行频谱监测；
82.s3，获取所述频谱仪的数据并根据所述频谱仪的数据生成图像；
83.s4，对所述图像进行分析；
84.s5，响应于根据分析判断所述频谱仪的数据异常，将所述频谱仪的数据上传到数据中心。
85.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
86.在一些实施例中，将所述频谱仪的数据上传到数据中心，进一步包括：
87.响应于网络异常，将所述频谱仪的数据发送到其他监测点，通过其他监测点将所述频谱仪的数据上次到所述数据中心。
88.在一些实施例中，对所述图像进行分析，进一步还包括：
89.响应于无法对所述图像进行分析，将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
90.在一些实施例中，还包括：
91.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据正常，将所述频谱仪的数据保存到本地。
92.具体的，如图2所示，基于gpib的分布式云计算频谱监测系统融合网络、计算、存储、应用核心能力，实现监测点对信号频谱数据的智能处理分析。分布式云计算频谱监测系统采用visual basic程序语言作为软件设计语言，通过gpib协议接口编程以人机交互模式完成频谱仪控制及频谱监测和数据存储，通过智能计算模块对异常信号进行识别并将监测结果同步上传远端数据中心备案上报，极大的提高了监测效率质量。
93.如图3所示，该系统通过系统网络模块实现各监测点之间的数据互联，当某一监测点和远端数据中心出现网络故障时，监测点可根据其他监测点网络负载状态选择最优路径跳转链接至远端数据中心。并且当本地监测点无法对所述图像进行分析时，可以将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
94.其中，频谱监测程序包括对频谱仪程控的界面窗体和gpib接口控制模块(niglobal.bas和vbib-32.bas)。频谱仪控制窗口通过gpib接口可根据信号接收器参数通过gpib接口设定频谱仪监测参数，然后再通过gpib接口接收频谱仪数据以生成图像，
95.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
96.基于同一发明构思，根据本发明的另一个方面，如图6所示，本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质601，计算机可读存储介质601存储有计算机程序610，计算机程序610被处理器执行时执行以下步骤：
97.s1，根据信号接收器的参数通过gpic接口对频谱仪进行参数设置；
98.s2，响应于所述频谱仪参数设置完成，利用所述频谱仪进行频谱监测；
99.s3，获取所述频谱仪的数据并根据所述频谱仪的数据生成图像；
100.s4，对所述图像进行分析；
101.s5，响应于根据分析判断所述频谱仪的数据异常，将所述频谱仪的数据上传到数据中心。
102.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
103.在一些实施例中，将所述频谱仪的数据上传到数据中心，进一步包括：
104.响应于网络异常，将所述频谱仪的数据发送到其他监测点，通过其他监测点将所述频谱仪的数据上次到所述数据中心。
105.在一些实施例中，对所述图像进行分析，进一步还包括：
106.响应于无法对所述图像进行分析，将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
107.在一些实施例中，还包括：
108.响应于根据分析判断所述频谱仪的数据正常，将所述频谱仪的数据保存到本地。
109.具体的，如图2所示，基于gpib的分布式云计算频谱监测系统融合网络、计算、存储、应用核心能力，实现监测点对信号频谱数据的智能处理分析。分布式云计算频谱监测系统采用visual basic程序语言作为软件设计语言，通过gpib协议接口编程以人机交互模式完成频谱仪控制及频谱监测和数据存储，通过智能计算模块对异常信号进行识别并将监测结果同步上传远端数据中心备案上报，极大的提高了监测效率质量。
110.如图3所示，该系统通过系统网络模块实现各监测点之间的数据互联，当某一监测点和远端数据中心出现网络故障时，监测点可根据其他监测点网络负载状态选择最优路径跳转链接至远端数据中心。并且当本地监测点无法对所述图像进行分析时，可以将所述频谱仪的数据发送到所述其他监测点，通过所述其他监测点对所述频谱仪的数据进行分析并将分析结果回传。
111.其中，频谱监测程序包括对频谱仪程控的界面窗体和gpib接口控制模块(niglobal.bas和vbib-32.bas)。频谱仪控制窗口通过gpib接口可根据信号接收器参数通过gpib接口设定频谱仪监测参数，然后再通过gpib接口接收频谱仪数据以生成图像，
112.本发明提出的方案基于gpib协议，可以有效提升频谱监测效率和监测结果一致性，并提高频谱监测网络及设备的负载冗余及数据处理效率。并且使用分布式云计算及网络负载冗余提升数据处理效率，大大减少了数据中心处理压力。
113.最后需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关硬件来完成，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。
114.此外，应该明白的是，本文的计算机可读存储介质(例如，存储器)可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。
115.本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬
件和软件的这种可互换性，已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个系统的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功能，但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。
116.以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。
117.应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。
118.上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
119.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
120.所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。