專用網絡的24/7射頻監控

在大多數行業中，越來越多的企業和部門選擇建設私人射頻網絡，如公用設施（水、電、氣等）、采礦、物流（倉庫）或制造業。《工業周刊》稱，意外的設備停機每年給工業制造商造成的損失超過上千億元。現在，射頻頻譜因技術、設備和信號的復雜性而變得擁擠，新的解決方案需要確保基礎設施和設備在工作中不會意外中斷。

在工業領域中，所應用的頻率范圍比電信更廣，雖然這些專用網絡不用于提供4G或5G等大規模電信服務，但它們對所應用的業務運營非常重要。而虹科實時頻譜監控解決方案不僅可以預防因意外導致的設備停機問題，還能夠從工業應用擴展到零售、銀行等其他領域中。

比如礦山和公用領域，它們都需要確保電信網絡的質量，以支持其運營流程。干擾和/或功率或頻率偏差帶來的任何信號損耗都可能對需要從網絡收集的遙測數據產生重大影響，這些網絡的任何故障都可能導致嚴重的損失。

解決方案

虹科實時頻譜分析儀為WCS公司提供了實時頻譜監測方案，對位于維尼亞德爾馬市兩個不同位置的基站頻譜進行射頻掃描測試。在本次測試中，提供了有關網絡的幾個變量的信息，例如：

• 射頻變量：載波頻率、載波頻率偏差、干擾頻率、正常載波頻率范圍內的射頻工作電平幅度、干擾頻率的射頻工作電平幅度、載波帶寬。

• 變量：正在處理/已解決/掛起的警報、對發出警報的跟蹤、已知故障發生之前的預測、通過機器學習（ML）進行的警報分段、基于實際的整個解決方案的預期行為。

• 應用：對于射頻監測，通過Python進行二次開發，設計了一個應用程序，通過向虹科實時頻譜分析儀發送配置命令，然后返回一個數據字符串，以收集以下內容：設備品牌、型號、序列號、IP、與頻率相關的數據。

從接收到的數據中可以獲得以下信息：監測中心頻率、信號電平（dB）、樣本中的峰值數量、可能影響監測中心頻率的其他頻率的可變數量。所有結果都顯示在同一界面上：中心頻率偏差視圖、功率視圖（中心頻率的信號單位為dB）、干擾視圖（可能影響中心頻率的其他頻率）、面向用戶的數據分析視圖等。

優勢

目前，還沒有任何其他解決方案能夠將硬件集成到24/7監控和軟件平臺中，來實現管理專用網絡（射頻頻譜）所需的所有數據，并使用AI工具為采礦和公用事業等工業市場提供服務。使用機器學習可以根據定期使用該平臺的經驗，創建算法以獲取新數據。AI提供了更多功能，以逐步提高數據質量。

這一先進的解決方案將虹科實時頻譜儀從電信行業應用擴展到其他多個依賴專用射頻網絡的領域中，包括采礦、公用事業和一般制造廠等，這些公司在自己的專用射頻網絡上構建生產和運營流程，這使得確保穩定運營至關重要。為了減少現場事故和保障資產安全，工業工廠越來越依賴無線設備的監控而非光纖或電纜，虹科能夠為該市場提供極具潛力的增值解決方案。