如何全天候监控维护射频网络稳定运行？
专用网络的24/7射频监控在大多数行业中，越来越多的企业和部门选择建设私人射频网络，如公用设施（水、电、气等）、采矿、物流（仓库）或制造业。《工业周刊》称，意外的设备停机每年给工业制造商造成的损失超过上千亿元。现在，射频频谱因技术、设备和信号的复杂性而变得拥挤，新的解决方案需要确保基础设施和设备在工作中不会意外中断。
在工业领域中，所应用的频率范围比电信更广，虽然这些专用网络不用于提供4g或5g等大规模电信服务，但它们对所应用的业务运营非常重要。而虹科实时频谱监控解决方案不仅可以预防因意外导致的设备停机问题，还能够从工业应用扩展到零售、银行等其他领域中。
比如矿山和公用领域，它们都需要确保电信网络的质量，以支持其运营流程。干扰和/或功率或频率偏差带来的任何信号损耗都可能对需要从网络收集的遥测数据产生重大影响，这些网络的任何故障都可能导致严重的损失。
解决方案虹科实时频谱分析仪为wcs公司提供了实时频谱监测方案，对位于维尼亚德尔马市两个不同位置的基站频谱进行射频扫描测试。在本次测试中，提供了有关网络的几个变量的信息，例如：
射频变量：载波频率、载波频率偏差、干扰频率、正常载波频率范围内的射频工作电平幅度、干扰频率的射频工作电平幅度、载波带宽。
变量：正在处理/已解决/挂起的警报、对发出警报的跟踪、已知故障发生之前的预测、通过机器学习（ml）进行的警报分段、基于实际的整个解决方案的预期行为。
应用：对于射频监测，通过python进行二次开发，设计了一个应用程序，通过向虹科实时频谱分析仪发送配置命令，然后返回一个数据字符串，以收集以下内容：设备品牌、型号、序列号、ip、与频率相关的数据。
从接收到的数据中可以获得以下信息：监测中心频率、信号电平（db）、样本中的峰值数量、可能影响监测中心频率的其他频率的可变数量。所有结果都显示在同一界面上：中心频率偏差视图、功率视图（中心频率的信号单位为db）、干扰视图（可能影响中心频率的其他频率）、面向用户的数据分析视图等。
优势目前，还没有任何其他解决方案能够将硬件集成到24/7监控和软件平台中，来实现管理专用网络（射频频谱）所需的所有数据，并使用ai工具为采矿和公用事业等工业市场提供服务。使用机器学习可以根据定期使用该平台的经验，创建算法以获取新数据。ai提供了更多功能，以逐步提高数据质量。
这一先进的解决方案将虹科实时频谱仪从电信行业应用扩展到其他多个依赖专用射频网络的领域中，包括采矿、公用事业和一般制造厂等，这些公司在自己的专用射频网络上构建生产和运营流程，这使得确保稳定运营至关重要。为了减少现场事故和保障资产安全，工业工厂越来越依赖无线设备的监控而非光纤或电缆，虹科能够为该市场提供极具潜力的增值解决方案。
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从接收到的数据中可以获得以下信息：监测中心频率、信号电平（db）、样本中的峰值数量、可能影响监测中心频率的其他频率的可变数量。所有结果都显示在同一界面上：中心频率偏差视图、功率视图（中心频率的信号单位为db）、干扰视图（可能影响中心频率的其他频率）、面向用户的数据分析视图等。
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