崔 潔

（91469部隊 北京 100841）

1 引言

隨著未來戰(zhàn)場上電磁頻譜空間對抗斗爭越來越激烈，對電磁環(huán)境監(jiān)測、檢測、探測數據應用水平要求越來越高，伴隨而來的電磁頻譜數據應用和管理問題也越來越突出。一方面，在數據應用過程中，各監(jiān)測站數據經采集后，缺乏面向多個專業(yè)用戶的數據采集—提取—分析—應用流程，數據不能轉化為信息，許多用戶部門無法獲取所需數據，只能按用戶需求重新進行獨立采集和分析處理；另一方面，電磁環(huán)境數據采集后沒有質量維護管理機制，往往導致數據庫中數據不準確、數據過時或數據不全等問題，并且系統擴充能力不強，無法滿足快速業(yè)務發(fā)展的需要。因此，研究符合未來電磁頻譜戰(zhàn)使用要求的數據架構，從頂層設計上解決數據使用存在著各種問題，既能滿足各用戶部門現有業(yè)務的各種需求，又能準確反映未來制電磁權發(fā)展戰(zhàn)略，具有重要軍事意義。

2 電磁環(huán)境數據層次結構

從知識學習角度分析，電磁環(huán)境基礎監(jiān)測數據要轉化為各應用部門可使用信息，需要歷經數據—信息—知識的轉化過程，即基礎監(jiān)測數據并不是可直接應用的知識，只有通過數據電子化、特征提取、特征分類等數據處理，才可以將數據轉化為信息，然后對信息進行關聯、分析、統計，最后轉化為各部門可直接應用的知識［1～2］。由此可見，面向未來頻譜作戰(zhàn)需求的電磁環(huán)境數據架構核心并不在于平臺、工具、技術的先進性，而是如何對基礎數據進行分析學習，并與業(yè)務進行邏輯關聯，從而為各部門提供信息導向支持和輔助決策支撐［3］。

電磁環(huán)境數據架構應滿足以下要求：一是要求電磁環(huán)境數據架構能夠柔性地適應業(yè)務發(fā)展模式的調整；二是能對各類數據結構、模式、方式不同的數據進行統一、高效、集中管理；三是能對數據采集-數據轉換-倉儲化存儲的過程進行精確化控制。依據電磁環(huán)境監(jiān)測數據的功能要求，可以將其數據結構劃分為五個層次，從上而下依次為信息展現層、業(yè)務應用層、數據服務層、數據存儲層、基礎保障層。如圖1所示。

圖1 電磁環(huán)境數據架構設計

信息展現層：將各類電磁環(huán)境數據通過與實際業(yè)務相關聯，以可視化形式展現出來，包括二維、三維、動態(tài)等形式。信息展現內容包括用戶數據主題、數據分析結論、數據概念、數據關聯、用戶與數據交互等。該層通過多種途徑將信息展現給面向用戶，使用戶無須從繁瑣、復雜的數據表格、數據文字中獲取信息，而是通過視覺、聽覺等效果以最直接明了的方式獲取信息。

業(yè)務應用層：業(yè)務應用層針對通信、雷達、偵察、對抗等電磁環(huán)境數據使用用戶。由于各個用戶所需數據類型、特征、維度不同，所以業(yè)務應用必須是按專業(yè)劃分的。各專業(yè)用戶所需處理數據種類、數量、特征可能相差較大，但各專業(yè)數據應用架構基本相同，這就要求數據應用架構具有專業(yè)性、可擴展性、復用性等特點。

數據服務層：用戶服務層對基礎數據庫中原始數據進行處理，包括數據訪問、數據集成、數據維護、分析挖掘等步驟，其目的是對需要共享的電磁環(huán)境數據集中進行清洗和處理，并以服務方式將全局、統一、準確、時間戳相同的數據提供給系統范圍內需要使用的用戶。在數據經過質量管理后，通過數據聚類、關聯、特征識別等處理，為決策人員和業(yè)務人員等提供信息支撐。

數據存儲層：對電磁環(huán)境監(jiān)測數據進行存儲管理，存儲數據類型既包括結構化數據，也包括非結構化數據；既包括新數據、元數據，也包括歷史積累數據；既包括大頻段、大尺度、大范圍性電磁頻譜監(jiān)測數據庫，也包括專業(yè)性、特征性、微觀性較高的各領域電磁頻譜監(jiān)測數據。存儲管理關注內容包括數據存儲環(huán)境設計、數據存儲結構設計、存儲管理設計、數據備份以及恢復策略。

基礎保障層：基礎保障層包括軟件、硬件、傳輸網絡等軟硬件設施，以及數據安全防護、數據管理運維等，該層對數據架構的處理能力和擴展能力起到支撐作用。在構建數據架構時，應使用支持集群技術的DBMS軟件以及支持橫向擴展的硬件架構，以確保底層架構的擴展能力。

本文提出的數據架構與一般數據庫+數據操作+數據倉庫型數據架構區(qū)別在于［4］，一是統一了電磁環(huán)境數據視圖，保證了數據全局統一和準確。在數據服務層中，將分散采集、類型不同、功能各異的數據進行統一數據集成、維護、挖掘，避免了數據重復、矛盾、不全問題；二是提出了電磁環(huán)境基礎數據、服務數據、應用數據的概念，基礎數據、服務數據、應用數據在內部處理過程中相對獨立，在外部又相互聯系、相互支撐，保證了數據流程的規(guī)范性，方便了數據質量管理和數據運行監(jiān)督；三是提供了業(yè)務應用與基礎數據之間的中間層，一般數據架構只關注于業(yè)務數據庫和基礎數據庫，對于二者之間的中間層考慮不夠，使得數據架構的靈活性和擴展性不強，本文提出的數據架構可以根據業(yè)務用戶所需進行數據擴展，實時更新、監(jiān)測數據變動，從而保證了基礎數據到應用數據的敏捷性、靈活性。

3 電磁環(huán)境數據架構實現

電磁環(huán)境數據架構實現模型如圖2所示。與一般數據架構相比，在基礎數據和應用數據之間引入了服務數據。服務數據通過多種方式的數據訪問、數據統一集成、數據質量維護、數據分析挖掘等，將基礎數據庫轉化為一系列信息型數據庫［5］，包括信息特征數據庫、信息類型數據庫、信息屬性數據庫、數據關聯關系數據庫等，便于各個業(yè)務用戶根據使用需求，從集成、統一、完備的服務數據庫中抽取相關信息。

圖2 電磁環(huán)境數據架構實現

3.1 三種類型數據的關系

基礎數據主要由一系列分布式、種類不同、功能各異的原始數據庫組成，有可能來源于人工采集，或是自動化采集，是傳感器記錄的原始數據［6］，該數據的特點是數據量特別大、信息密度低、數據顆粒度不一致，難以被用戶直接使用。

服務數據是描述電磁環(huán)境核心實體的數據，是各個業(yè)務部門都需要共同使用的數據。服務數據管理使系統能夠集中管理數據，保證數據的一致性、準確性，增強快速部署新應用能力，提高系統業(yè)務的敏捷性［7］。服務數據任務是從基礎數據中整合核心的、需要共享的數據，集中進行數據清洗和整合，并且以服務的方式把統一的、完整的、具有權威性的數據共享給各業(yè)務部門。

業(yè)務數據是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、專業(yè)性強的一系列數據庫，可以直接應用于用戶業(yè)務和指揮決策［8］。業(yè)務數據一般是通過事件驅動完成，用戶發(fā)出數據服務需求，業(yè)務數據應用中間件分析服務所需信息來源，并從專業(yè)性數據倉儲中提取所需信息。為了保持專業(yè)性數據倉儲中業(yè)務數據的新鮮度、可靠度和完備度，需要不間斷地通過業(yè)務數據抽取中間件，從各個服務數據庫中查詢、抽取、更新所需業(yè)務數據。

3.2 數據架構實現關鍵技術

數據訪問接口技術：為了將基礎數據轉為可分析的服務數據，需要系統提供各種數據訪問服務接口［9］。服務數據層通過實時的、批量的接口，可以讀取形態(tài)各異、格式不同的基礎數據，并轉化為可操作的信息，最終形成一系列具有數據特征形態(tài)的服務數據庫。

數據分析挖掘技術：數據分析挖掘是數據服務層重要的關鍵技術，其主要特點是對基礎數據庫中大量監(jiān)測、業(yè)務數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助指揮決策的關鍵性數據［10］。數據分析挖掘的常用方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規(guī)則、特征、變化和偏差分析、WEB頁挖掘等，可以從不同角度對數據進行挖掘。在電磁環(huán)境數據架構中，需要系統按既定業(yè)務目標，對大量的基礎數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規(guī)律性［11］，并按用戶需求劃分為一系列標準統一、主題明確、涵蓋全面的服務數據庫。

數據質量管理技術：從各個基礎數據庫中獲取數據后，要對數據進行清洗和驗證，以確保服務數據的質量，例如，同一區(qū)域的電磁環(huán)境數據，由于監(jiān)測/檢測/探測手段不同，獲取數據內容可能格式不同、字段缺失、數據重復甚至沖突等［12］。因此，需要進行統一的數據匹配、重復識別、自動進行基于規(guī)則的合并/去重復、交叉驗證等，保證數據的可靠性和唯一性。

4 結語

本文研究了適應未來電磁空間對抗的電磁環(huán)境數據架構技術及實現，分析了電磁環(huán)境數據架構的功能要求，并以此為基礎，構建了信息展現層、業(yè)務應用層、數據服務層、數據存儲層、基礎保障層等五層電磁環(huán)境數據架構，最后對數據架構中涉及的數據關聯關系、關鍵技術等進行了研究。研究成果可為電磁環(huán)境數據的規(guī)劃和建設提供基礎框架指導。