0　引言

數據管理是對數據進行有效收集、存儲、處理和應用的過程，隨著技術的發展，數據管理經歷了關系型數據庫、非關系型數據和大數據管理3個發展階段[1]。與其他行業應用數據管理技術類似，無線電監測數據管理同樣經歷了從簡單到復雜的發展過程。早期，國家無線電管理機構發布了《無線電管理臺站數據庫結構技術標準》，規范了結構化數據表和數據字典等關系型數據的數據項，在應用系統間互聯互通以及促進無線電管理工作信息化等方面起到了很好的作用[2]。雖然國家制定了數據庫數據服務接口技術系列規范，極大促進了我國無線電管理機構工作標準化、制度化、規范化，但還存在標準規范制定滯后、數據資源利用率低、數據整合能力不強和數據管理模式落后等問題[3-4]。為了解決上述問題，2019年工業和信息化部發布了《無線電管理一體化平臺體系架構及應用規范》，在行業標準中明確規定了很多原則性內容，包括平臺的總體架構、建設要求、一體化標準規范體系的整體架構，以及結構化數據和非結構化數據的管理等，至此國內各省(區、市)及各無線電監測系統集成商紛紛掀起了一體化平臺建設的高潮。

一體化平臺雖然消除了信息孤島，實現了關系型數據和非關系型數據的資源共享,但由于一體化平臺不是大數據管理平臺，缺乏與人工智能的融合，因此如何實現無線電監管智慧化有許多問題尚待解決。例如，張育瑜等人[5]針對無線電監測數據未規范化的問題，提出了基于知識圖譜的海量無線電監測數據的分析思路，構建了結構化無線電監測數據知識庫，去除了冗余信息，提升了數據質量；孫佳琛等人[6]將知識圖譜理論與技術引入頻譜管理中，構建了由圖譜層、設備層和場景層構成的基于頻譜知識圖譜的智能頻譜管理框架，探討了基于頻譜知識圖譜的用頻推薦、頻譜搜索、頻譜問答等典型應用；黃銘等人[7]針對無線電監管實踐中數據類型多、數據量大、冗余多和知識獲取難的突出問題，以無線電發射設備型號核準庫為例進行知識圖譜構建，實現從知識建模、知識獲取、知識存儲、知識推理到知識應用的整個構建過程。

本文詳細內容請下載：http://m.jysgc.com/resource/share/2000005396

作者信息：

陳舒平1，楊晶晶1，魯東生2，林建喜2，黃銘1

（1.云南大學 信息學院，云南 昆明 650091；2.云南省無線電監測中心，云南 昆明 650228）