开放式雷达时间序列分析与预测平台

发布时间：2025-02-06 19:53

　　雷达作为现代科技的产物,已广泛应用于多个领域。当雷达在复杂的环境中一直运行时,我们需要加强对雷达的监控以及健康状态评估,从而保证雷达系统的稳定工作。但是当雷达进行工作,接收到目标数据的同时也产生了海量的健康信息数据,这些数据将对存储和归档造成巨大的压力。因此,如何对这些数据进行合理的存储和对雷达健康状态的预测评估成为了研究重点。本文以雷达组件的健康数据为研究对象,实现一个开放式雷达时间序列分析与预测平台。该平台主要通过搭建Hadoop分布式集群,包括HDFS文件存储系统和Spark分布式计算框架,利用计算机集群性能优势实现雷达数据高效安全的存储和管理。雷达健康数据存储以平台为基础搭建基于Hive的数据仓库,用于提供数据查询与分析挖掘。该平台通过报文解码、数据预处理,把不同来源的雷达数据存储到数据仓库中进行统一管理。雷达健康数据预测按照变量个数主要分为单变量和多变量时间序列预测。对于单变量时间序列预测,本文主要采用传统的自回归滑动平均模型(ARMA)进行预测。它常用于拟合平稳的时间序列,对于非平稳时间序列则需要进行差分转换。由于ARMA模型建模过程中较多的未知参数和较强的参数估计主观性会影...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1Hadoop集群架构图

第二章相关技术基础11MapReduce程序在Hadoop平台上进行分布式处理，适合离线数据分析。Zookeeper[32]：一个分布式协调服务框架，在集群中扮演管理者角色，提供命名空间服务，具有配置管理、集群监控等功能。Sqoop[33]：一种数据迁移工具，常用于Hadoop平....

图2-2HDFS数据交互图

电子科技大学硕士学位论文12图2-2HDFS数据交互图HDFS的数据交互主要分为以下四个部分：NameNode：负责命名空间管理、集群信息管理、块信息映射管理等，是任务的调度中心。DataNode：用于存储实际数据的节点，主要负责数据的读写请求，为保证数据安全，每个大文件会被分片....

图2-3Spark体系结构图

第二章相关技术基础13执行机制和多种运行模式，可以通过Yarn、Mesos等调度引擎运行在Hadoop上。生态圈包含了SparkCore（包含内存计算、存储管理等基本功能）、MLib（包含常见的机器学习算法）、SparkSQL（可以直接使用SQL操作RDD进行数据分析）、Spar....

图3-1雷达时间序列分析与预测平台用例图

电子科技大学硕士学位论文14第三章平台需求分析3.1平台概述雷达时间序列分析与预测平台主要是开发一个能实时接收关于雷达健康的报文数据，并可以对其进行分布式解码，然后存储于基于大数据平台的数据仓库中，通过对雷达数据的分析挖掘判断雷达的健康状态以及预测未来结果的平台。本章通过用例图对....

本文编号：4030827