[发明专利]一种基于云计算的雷达数据分析方法

权利要求书

1.一种基于云计算的雷达数据分析方法，包括使用分布式文件存储系统/分布式计算系统（Sector/Sphere）云平台存储雷达数据，通过建立MapReduce模型以云计算的方式对雷达数据进行高速处理；其特征是，在主程序Master中通过传入参数指定被处理雷达数据的雷达类型以及Key/Value的切分（Partition）和排序（Compare）方式、雷达对应的扫描周期，通过在主程序Master中加载动态库的方式，将雷达类型及参数传递至动态库的Map函数和Reduce函数中；在Map阶段，根据雷达类型确定雷达处理函数，将读取出来的雷达数据进行解析并保存在名为航迹信息链表m_target_track_list中，根据航迹信息链表m_target_track_list计算出历史告警信息，再根据切分（Partition）和排序（Compare）的方式，进行Key/Value键值对的建立，后切分成不同数据块，排序之后，进行归并（Reduce）；最终生成的结果，包括一个雷达解析数据，与其相对应的索引文件，索引文件中标识出每一条记录的起始位置和结束位置，以及所有告警计算文件及对应的索引文件。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的雷达数据分析方法，其特征是，所述主程序Master的运行步骤如下：

（211）主函数；（212）登录Login()；（213）检查是否登录成功，如果是Yes，进入下一步，如果是No，登录Logout()至退出Exit；（214）初始化输入数据集；（215）检查数据集是否存在于Sector中；如果是Yes，进入下一步，如果是No，登录Logout()至退出Exit；（216）指定输出目录；（217）加载用户自定义功能函数UDF；（218）检查加载是否成功，如果是Yes，进入下一步，如果是No，登录Logout()至退出Exit；执行用户自定义函数run_mr；（219）检查是否找到指定函数，如果是Yes，进入下一步，如果是No，登录Logout()至退出Exit；（230）检查Map阶段是否完成，如果未完成，返回上一步骤，如果执行成功，进入下一步；（231）检查Reduce阶段是否完成，如果未完成，返回上一步骤，如果Reduce执行成功，进入下一步；（232）登录Logout()至退出Exit()。

3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的雷达数据分析方法，其特征是，所述根据雷达类型确定雷达处理函数的步骤如下：

（311）输入原始雷达数据；（312）逐个字节读取雷达数据；（313）检查是否是雷达数据的起始标识符；如果是Yes，进入下一步，如果是No，返回到第一步骤；（314）读取一帧数据；（315）读取8个字节的时间；（316）读取第9和第10个字节所表示的数据长度；（317）将数据和数据长度传入解析函数；（318）检查是否CRC校验，如果是Yes，进入下一步，如果是No，进入结束步骤；（319）根据不同雷达类型做具体解析并返回至第一步骤。

4.根据权利要求1所述的一种基于云计算的雷达数据分析方法，其特征是，所述告警计算的步骤如下：

（410）输入航迹信息链表m_target_track_list，数据长度、雷达扫描周期；（411）按照固定长度读取一条航迹信息；（412）检查是否到整个航迹信息链的结尾，如果是Yes，进入下一步，如果是No，返回到告警结果链表alertResult中至结束；（413）继续检查是否在同一个扫描周期内，如果是Yes，将这一条航迹数据压入到临时链表tmp_track_list内；如果是No，进入下一步；（414）从临时链表tmp_track_lis取出同一周期的航迹数据进行告警计算；（415）将这一周期的告警结果插入到整个告警结果的尾部；（416）清空记录同一周期航迹数据的临时链表tmp_track_list，将这一条航迹数据压入到临时链表tmp_track_list内。

5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的雷达数据分析方法，其特征是，所述建立MapReduce模型的方式是首先创建一个Map函数处理一个基于Key/Value pair的数据集合，输出中间的基于Key/Value pair的数据集合；然后再创建一个Reduce函数用来合并所有的具有相同key值的中间value值。