一种雷达监测数据存储调用方法与流程

本发明涉及存储调用，尤其涉及一种雷达监测数据存储调用方法。

背景技术：

1、现代雷达系统能够获取包括速度、距离、方位角、反射率等在内的多维度数据，这些数据往往具有高频采集、高精度和大规模的特点。这使得如何有效地存储这些庞大的数据集，并在需要时能够快速检索和调用，成为技术上的重要挑战。存储过程中容易出现效率低下、数据冗余、检索缓慢等问题。为此，雷达监测数据的存储调用方法通常采用分布式数据库架构，结合高效的索引算法和数据压缩技术，确保存储空间的优化利用。在这种方法中，数据被分门别类地组织，根据不同的雷达类型、监测范围和时间维度进行标签化管理，以方便后续的快速检索。此外，考虑到实时性是雷达数据应用的一个核心需求，存储系统需支持高速的数据写入与读取操作，能够在极短的时间内实现数据的提取与调用。这些技术不仅提高了数据存储的效率，还确保了在数据密集型应用中，系统的响应速度能够满足实际需求。然而，传统的一种雷达监测数据存储调用方法存在着对数据缓存管理结构混乱以及检索时间长的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种雷达监测数据存储调用方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种雷达监测数据存储调用方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取雷达监测实时数据；对雷达监测实时数据进行单位时间内的数据收集增长性分析，得到雷达监测数据时间分段增长量；

4、步骤s2：对雷达监测数据时间分段增长量进行相邻分段间的增量波动趋势识别，得到各个相邻时间分段的增量波动趋势数据；根据各个相邻时间分段的增量波动趋势数据进行交集内容预存空间开辟，得到监测交集内容预存空间；

5、步骤s3：对监测交集内容预存空间进行应用内容最短检索路径生成，得到应用内容最短检索路径数据；对应用内容最短检索路径数据进行多线程并发调用优化，得到检索路径并发优化数据；

6、步骤s4：对检索路径并发优化数据进行存储调用固件设计，得到检索存储调用固件；将检索存储调用固件嵌入至雷达中，以执行雷达监测数据存储调用。

7、本发明首先获取雷达监测的实时数据，这些数据通常包括目标物体的位置信息、速度、加速度等动态特征。数据获取后，利用适当的统计分析方法，对单位时间内的数据进行增长性分析。这一过程旨在识别数据在不同时间段内的收集情况，并通过计算每个时间段内的增长量，分析这些数据的变化趋势。这不仅能够帮助评估雷达系统的监测性能，还能揭示监测数据的潜在规律。通过对增长量的细致分析，能够识别出特定时间段内数据激增或减少的原因，从而为后续的监测和数据处理提供更为可靠的基础。此外，此步骤还可以为未来的监测策略制定提供参考，确保对监测对象的全面和准确把握，从而优化雷达监测的效率和准确性。针对从步骤 s1 中得到的各个时间段的增长量数据，进行相邻时间段之间的增量波动趋势识别。这一过程涉及对数据波动的深入分析，以确定不同时间段内数据变化的规律和趋势，例如增量是上升、下降还是平稳。通过这种趋势识别，能够获取各个相邻时间段之间增量波动的详细数据，并理解这些波动对整体监测效果的影响。在此基础上，利用识别出的趋势数据开辟监测交集内容的预存空间。这意味着在监测系统中为未来出现的数据交集情况提前分配存储空间，从而提高系统在面对突发情况或数据激增时的响应能力和处理效率。这种预存空间的开辟，不仅提升了数据存储的灵活性和适应性，也增强了系统整体的稳定性，为后续的数据分析和决策提供了更为扎实的基础。通过这样的分析和准备，可以极大提升雷达监测系统在动态环境下的实时性和可靠性。首先对监测交集内容的预存空间进行分析，生成应用内容的最短检索路径。这一过程通过算法（如 dijkstra 算法或a* 搜索算法）确定从数据源到所需监测内容的最短路径，有助于提高检索效率，减少时间消耗。最短检索路径数据的生成使得后续的数据访问更为高效，降低了系统在处理数据时的延迟，特别是在需要快速响应的雷达监测系统中尤为重要。接下来，基于生成的最短检索路径数据，采用多线程并发调用的技术对路径进行优化。这种方法允许多个线程同时访问和检索数据，从而显著提高了数据处理的效率和响应速度。在多线程环境中，系统能够更有效地利用计算资源，减少处理时间，并提高用户体验。这一优化不仅提升了系统的并发处理能力，也为实时监测与分析提供了强有力的支持，确保在面对大量数据请求时，雷达系统依然能够高效运作。将检索路径的并发优化数据转化为检索存储调用固件设计。这一过程涉及将优化后的检索路径固化为固件，使其具备高效的存储调用能力。固件设计不仅要考虑到检索路径的高效性，还需保证系统的稳定性和可靠性。在设计阶段，充分考虑了存储结构、检索算法和资源管理，以确保固件能够在雷达系统中高效运行。随后，这一固件被嵌入至雷达设备中，以执行对雷达监测数据的存储与调用。这种嵌入式设计使得雷达系统在运行时能够快速检索和处理监测数据，极大提升了数据访问的实时性。通过集成优化的存储调用固件，雷达系统能够在高负荷的监测环境中，保持高效的性能，及时响应各种监测需求。此外，这一固件的应用还增强了雷达系统的灵活性，支持日后的功能扩展和升级，使其能够适应不断变化的监测需求和技术发展。因此，本发明是对传统的一种雷达监测数据存储调用方法做出的优化处理，解决了传统的一种雷达监测数据存储调用方法存在的对数据缓存管理结构混乱以及检索时间长的问题，有效的规范了数据缓存管理结构以及降低了检索时间。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：获取雷达监测实时数据；

10、步骤s12：对雷达监测实时数据进行缺失值填充，得到雷达监测实时缺失填充数据；

11、步骤s13：对雷达监测实时缺失填充数据进行时间戳标记，得到雷达监测时间标记数据；

12、步骤s14：根据雷达监测时间标记数据对雷达监测实时数据进行单位时间内的数据收集增长性分析，得到雷达监测数据时间分段增长量。

13、本发明首先获取雷达监测的实时数据，这些数据通常涉及目标的位置信息、速度、距离等动态特征。这一步骤是整个监测过程的基础，确保后续的数据处理和分析有充足的原始信息。通过实时数据采集，系统能够及时掌握监测对象的变化情况，满足实时监测的需求。获取的数据可用于各种应用场景，如交通监控、气象预测和安全监测等。此步骤的有效实施为数据的准确性和及时性提供了保障，同时也为后续的数据处理和分析奠定了良好的基础。对获取的雷达监测实时数据进行缺失值填充，旨在提高数据的完整性和可靠性。由于各种原因（如信号干扰或传感器故障），实时数据中存在缺失值，这会影响后续的数据分析和决策。通过采用插值法、均值填充或回归预测等技术手段，系统能够有效填补这些缺失值，生成雷达监测实时缺失填充数据。这一步骤的重要性在于，它不仅提升了数据集的完整性，还增强了模型的稳定性和准确性，为后续的分析和决策提供了更为可靠的基础。对经过缺失值填充的雷达监测数据进行时间戳标记。这一过程涉及将每条数据记录与对应的时间信息关联起来，形成雷达监测时间标记数据。时间戳的引入是数据处理的重要环节，它不仅能够为后续的数据分析提供明确的时间依据，还能帮助识别和解决时间序列数据中的潜在问题，如时间顺序混乱或数据不一致等。通过时间戳标记，系统能够有效地追踪数据的来源和变化过程，确保在分析时考虑时间因素，从而提升分析结果的准确性和时效性。根据已标记的雷达监测时间数据，对实时数据进行单位时间内的数据收集增长性分析。通过分析各个时间段内数据的增长量，系统能够识别出不同时间段内数据收集的变化趋势，进而分析监测系统的运行状态及性能。这一过程可以帮助监测人员识别出数据收集的高峰期和低谷期，为优化监测策略提供数据支持。增长性分析还能够揭示潜在的异常情况，比如监测设备故障或环境变化导致的数据激增或减少。这不仅为未来的监测决策提供了依据，也为系统优化和资源分配提供了重要参考，确保雷达监测系统的高效运行。通过这些步骤的有机结合，整体提升了雷达监测数据的可用性和准确性。

14、优选地，步骤s2包括以下步骤：

15、步骤s21：对雷达监测数据时间分段增长量进行不同单位时间内的数据几何增量分析，得到雷达监测数据分段几何增长量；

16、步骤s22：根据雷达监测数据分段几何增长量对雷达监测数据时间分段增长量进行相邻分段间的增量波动趋势识别，得到各个相邻时间分段的增量波动趋势数据；

17、步骤s23：根据各个相邻时间分段的增量波动趋势数据对雷达监测实时数据进行不同时间分段间的监测内容增量波动映射，得到不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据；

18、步骤s24：对不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据进行交集内容预存空间开辟，得到监测交集内容预存空间。

19、本发明首先对雷达监测数据时间分段增长量进行几何增量分析，以评估数据在不同单位时间内的变化趋势。几何增量分析通过计算相邻时间段内增长量的比率，能够揭示数据增长的动态特征，特别是当数据增长速度不均匀时。这一分析不仅帮助识别增长模式，还能对比不同时间段的数据表现，例如高增长率与低增长率的时间段。通过获取雷达监测数据分段的几何增长量，系统能够更好地理解数据的增长行为，为后续的波动趋势识别和监测策略调整提供有力支持。这一过程为后续分析奠定了基础，有助于优化雷达监测系统在各种条件下的响应能力。根据雷达监测数据分段几何增长量，对相邻时间段间的增量波动趋势进行识别。通过分析不同时间段之间几何增长量的变化，系统能够明确各个相邻时间段内的数据波动情况。增量波动趋势识别的目的在于捕捉数据的动态变化和模式，从而了解监测系统的运行状态及其潜在的问题。这一过程还可以帮助监测人员预测未来的数据变化趋势，例如在特定条件下出现的增量增长或下降。这种趋势识别不仅为后续的数据分析和决策提供依据，也为监测系统的调整和优化提供了重要参考，确保在不同情境下的有效响应。基于各个相邻时间段的增量波动趋势数据，系统对雷达监测实时数据进行不同时间分段间的监测内容增量波动映射。这一过程涉及将不同时间段的监测内容进行对比，绘制出各个时间段间增量波动的变化图谱。通过监测内容的增量波动映射，系统能够直观地了解不同时间段间监测内容的变化，识别出波动的根源与原因。这种映射不仅能揭示监测系统的动态行为，还可以为决策者提供直观的数据展示，帮助及时做出调整和决策。通过映射数据，系统还能够优化监测策略，使其更好地适应动态环境，从而提高监测效果。针对不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据，系统进行交集内容预存空间的开辟。这一过程涉及为出现的数据交集情况预留足够的存储空间，以保证在高负荷情况下，监测系统仍能高效运作。预存空间的开辟使得系统能够灵活应对未来出现的数据需求，提升了数据管理的灵活性和可扩展性。这种做法不仅降低了系统在突发情况下的响应时间，也确保了监测数据的安全性和完整性。通过提前规划和设计监测交集内容的存储空间，系统能够优化资源的配置，增强整体的监测能力，从而实现对动态环境的高效监测和数据分析，进一步推动雷达监测系统的智能化发展。

20、优选地，步骤s22包括以下步骤：

21、步骤s221：根雷达监测数据分段几何增长量对雷达监测数据时间分段增长量进行相邻时间分段间的几何增长方差区间计算，得到相邻分段间的几何增长方差区间；

22、步骤s222：基于相邻分段间的几何增长方差区间对雷达监测数据时间分段增长量进行相邻时间分段间的增长速率分析，得到分段增长速率数据；

23、步骤s223：对分段增长速率数据进行不同时间分段间的速率对称性分析，得到分段增长速率对称性数据；

24、步骤s224：根据分段增长速率对称性数据和分段增长速率数据对雷达监测数据时间分段增长量进行不同时间分段间的线性一阶差分处理，得到增长线性一阶差分数据；

25、步骤s225：基于增长线性一阶差分数据进行相邻分段间的增量波动趋势识别，得到各个相邻时间分段的增量波动趋势数据。

26、本发明首先基于雷达监测数据的分段几何增长量，对相邻时间分段间的几何增长方差区间进行计算。这一计算的核心在于衡量数据增长的波动性，几何增长方差能够揭示不同时间段数据增长的不均匀性和变化幅度。通过对比相邻分段的几何增长方差，分析人员可以识别出哪些时间段的增长表现较为稳定，哪些时间段则存在较大波动。这对于后续的趋势分析至关重要，因为它帮助决策者了解数据在不同时间段的行为特征，为制定监测策略和应对方案提供了依据。此外，这一过程还能够识别潜在的异常数据变化，从而提升系统的敏感度和反应能力。基于相邻分段间的几何增长方差区间，系统进行雷达监测数据时间分段增长量的增长速率分析。通过计算各个时间段的增长速率，分析人员可以更清楚地了解数据在不同时间段内的增长速率变化情况。增长速率分析不仅能够揭示监测数据的动态变化，还能提供有关监测环境变化的洞察，例如某个时间段内因特殊事件导致的异常增长或下降。这一步骤为识别和理解数据变化的原因提供了重要支持，使得后续的决策和调整更具针对性和有效性。最终，获得的分段增长速率数据将为系统优化和资源配置提供更可靠的参考。对分段增长速率数据进行不同时间分段间的速率对称性分析。通过分析速率的对称性，能够识别出相邻时间段增长速率的平衡程度，从而揭示数据在时间上的稳定性和一致性。这种对称性分析能够帮助监测人员确定数据的增长趋势是否保持一致，或者在特定时间段内是否出现了异常的增长模式。如果某些时间段表现出明显的不对称，暗示着外部因素的影响或内部系统的异常情况。这一分析的结果将为后续的趋势预测和风险评估提供依据，使监测系统能够更好地适应变化的环境和需求。依据分段增长速率对称性数据和分段增长速率数据，对雷达监测数据时间分段增长量进行线性一阶差分处理。这一处理通过计算相邻时间段间增长速率的变化，从而去除数据中的趋势成分，专注于短期波动的分析。增长线性一阶差分数据能够突出时间段间的波动变化，有助于识别数据在短期内的动态行为。通过这种方法，监测系统可以有效地捕捉到数据变化的细微差别，为后续的增量波动趋势识别提供了基础。这一过程不仅提高了数据分析的精确性，还使监测系统在面对复杂的环境时能保持高效响应。基于增长线性一阶差分数据，系统进行相邻分段间的增量波动趋势识别。通过对差分数据的分析，能够提取出时间段间的增量波动趋势信息，这为了解雷达监测数据在各个时间段内的变化特征提供了清晰的视角。增量波动趋势识别不仅能够揭示数据的变化模式，还能帮助识别潜在的异常情况，例如由于环境变化或系统故障导致的突发波动。最终，通过综合分析这些波动趋势数据，决策者能够更好地掌握监测环境的动态特征，从而制定更加精准和灵活的应对措施。这一过程的有效实施，将极大地提升雷达监测系统的智能化水平和适应能力。

27、优选地，步骤s24包括以下步骤：

28、步骤s241：对不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据进行交集内容关联提取，得到交集内容关联数据；

29、步骤s242：根据不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据对交集内容关联数据进行交集范围界定，得到交集内容关联范围数据；

30、步骤s243：根据交集内容关联范围数据对交集内容关联数据进行从属内容索引网构建，得到从属内容索引网；

31、步骤s244：根据不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据对从属内容索引网进行预测性增量空间分配逻辑设计，得到从属内容增量空间分配逻辑数据；

32、步骤s245：根据从属内容索引网和从属内容增量空间分配逻辑数据进行交集内容预存空间开辟，得到监测交集内容预存空间。

33、本发明针对不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据，系统进行交集内容关联提取。通过这一过程，可以识别出不同时间段内的监测内容之间的共性与联系，提取出那些在多个时间段内出现的相似数据。这一操作不仅能帮助监测人员了解监测数据在不同时间段内的相似性和一致性，还能够为后续分析提供重要的基础数据。交集内容关联数据的获得，可以帮助识别潜在的长期趋势和模式，进而增强对监测对象行为的理解和预判能力。这一过程还为后续的增量波动趋势分析提供了必要的支持，使得整个监测系统的灵活性和应变能力得以提升。基于不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据，对交集内容关联数据进行交集范围界定。这一过程的目的是明确哪些监测内容的交集在空间和时间上具有显著的重叠，进而形成明确的界限。这种界定有助于分析师确定哪些数据片段是交集的核心，哪些是边缘内容，从而增强对数据的理解。这一界定过程不仅提升了数据处理的效率，还为后续的分析和决策提供了更为精准的参考依据。通过明确交集内容的范围，监测系统能够更有效地进行数据聚合和关联分析，确保在信息丰富的环境中能够有效提取有价值的信息。根据交集内容关联范围数据，对交集内容关联数据进行从属内容索引网的构建。这一构建过程的核心在于建立一个多层次的索引结构，能够将相关数据有序地组织起来，以便后续的快速查询和分析。通过建立从属内容索引网，监测系统可以实现对数据的高效管理，促进数据间的相互联系和互动。这一索引网能够帮助分析人员快速定位所需的监测内容，减少数据检索的时间和精力，提高工作效率。此外，从属内容索引网的构建还为后续的预测和分析打下了良好的基础，使得系统在处理复杂的监测数据时更加高效和智能。依据不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据，对从属内容索引网进行预测性增量空间分配逻辑设计。通过这一设计，系统可以合理配置监测资源，确保在不同时间段和不同监测内容的增量需求得到有效满足。这种空间分配逻辑的设计考虑了监测数据的动态性和多样性，使得系统能够根据实时变化自动调整资源的分配策略。这一过程不仅提升了监测系统的灵活性和响应速度，还确保了数据存储和处理的高效性，从而有效应对复杂的监测任务。通过合理的空间分配，系统能够在保证监测质量的同时，优化资源使用，降低运营成本。依据从属内容索引网和从属内容增量空间分配逻辑数据，系统进行交集内容预存空间的开辟。这一过程是将前面步骤的分析结果应用于实际数据存储和管理中，通过预留和分配必要的存储空间，确保在未来监测中能够快速、有效地处理和分析交集内容。开辟监测交集内容预存空间的目标在于提升系统的存储效率，避免因数据量急剧增加而造成的存储不足问题。这一措施还可以确保监测系统在面对突发数据波动时，依然能够保持良好的性能和稳定性。通过有效的预存空间管理，监测系统能够实现对数据的高效捕捉、存储和分析，进一步提升整体监测能力和智能化水平。

34、优选地，根据交集内容关联范围数据对交集内容关联数据进行从属内容索引网构建包括以下步骤：

35、根据交集内容关联范围数据对交集内容关联数据进行从属内容层级递归校验，得到从属内容层级递归数据；

36、对从属内容层级递归数据进行上下层级间的连通节点属性归纳，得到连通节点属性数据；

37、根据连通节点属性数据对从属内容层级递归数据进行不同从属层级间的节点内容深度/广度分析，得到节点内容深度/广度数据；

38、对节点内容深度/广度数据进行节点内容关联扩展性分析，得到节点内容关联扩展性数据；

39、基于r树，并根据节点内容关联扩展性数据和连通节点属性数据对从属内容层级递归数据进行从属内容索引网构建，得到从属内容索引网。

40、本发明根据交集内容关联范围数据，进行交集内容关联数据的从属内容层级递归校验。这一过程旨在识别和确认数据之间的层级关系和隶属关系。通过递归校验，可以将数据结构化，明确各个内容之间的上下级关系，从而为后续分析打下坚实的基础。这一过程能够确保数据的准确性和一致性，为构建索引网提供可靠的初始数据。在获得从属内容层级递归数据后，下一步是对上下层级之间的连通节点进行属性归纳。此步骤的核心在于分析各个层级之间的联系，提取出共同特征和关键属性，形成连通节点的属性数据。这一过程不仅能帮助识别信息之间的共性，也能为后续的深度和广度分析提供重要依据，确保对内容关系的全面理解。借助连通节点属性数据，进行不同从属层级间的节点内容深度与广度分析。在这一阶段，主要通过数据挖掘与分析手段，深入探讨节点内容的细节和范围，识别出内容之间的深层联系与广泛的影响力。这不仅有助于丰富对内容的理解，也能揭示潜在的关联和影响，为后续的扩展性分析提供基础数据支持。对节点内容深度与广度数据进行关联扩展性分析，目的是评估节点内容在现有体系中的扩展与应用。这一分析将有助于识别出信息的延展性、相关性和潜在价值，特别是在处理复杂数据集时，这种扩展性分析能够揭示出未被充分利用的资源与机会，为未来的决策提供战略支持。最后，基于r树算法，结合节点内容关联扩展性数据和连通节点属性数据，对从属内容层级递归数据进行从属内容索引网的构建。r树是一种适合多维空间数据的索引结构，能有效提高数据检索的效率和精度。通过将各个层级的数据进行有序存储和索引，最终构建出的从属内容索引网可以快速响应查询请求，提高信息检索的速度与准确性，为后续的数据应用与分析提供高效的支持平台。

41、优选地，根据不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据对从属内容索引网进行预测性增量空间分配逻辑设计包括以下步骤：

42、根据不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据对从属内容索引网进行索引网周期性增长趋势预测，得到索引网周期性增长趋势数据；

43、基于索引网周期性增长趋势数据对从属内容索引网进行内存池匹配，得到从属内容索引内存池匹配数据；

44、对从属内容索引内存池匹配数据进行内存分页处理，得到从属内容索引内存分页数据；

45、根据从属内容索引内存池匹配数据和从属内容索引内存分页数据对索引网周期性增长趋势数据进行预测性增量空间分配逻辑设计，得到从属内容增量空间分配逻辑数据。

46、本发明根据不同时间段的监测内容增量波动映射数据，对从属内容索引网进行周期性增长趋势预测。这一过程的核心在于分析监测数据在时间维度上的变化规律，从而预测出未来数据增长的趋势。这种预测能够识别出数据的季节性、周期性波动和潜在的增长模式，为后续的空间分配提供依据。通过准确预测索引网的增长趋势，管理者能够提前做好资源配置，避免因数据量突增而导致的存储不足或性能下降，从而提高整个监测系统的稳定性和可靠性。获得的索引网周期性增长趋势数据，系统对从属内容索引网进行内存池匹配。这一过程旨在优化内存资源的使用，通过将预测到的增长趋势与实际内存容量进行匹配，确保系统能够高效地利用现有资源。这一匹配的结果是得到从属内容索引内存池匹配数据，帮助系统在数据负载变化时，自动调整内存使用策略。通过合理的内存池管理，系统能够提高内存的使用效率，减少因内存分配不当造成的性能瓶颈，确保在面对高并发或大量数据时，系统依然能够保持流畅的运行。在获得从属内容索引内存池匹配数据后，系统对这些数据进行内存分页处理。内存分页处理是将较大的内存块切分为多个较小的页，这一过程能够提高数据访问的灵活性和效率。通过对内存的分页，系统能够实现按需加载数据，减少内存碎片，提高存储空间的利用率。这一操作还可以提高系统在高负载情况下的响应速度和处理能力，确保在面对多种操作需求时，能够快速调取所需的数据页。此外，内存分页处理的实施能够使得系统在存储管理上更加科学，有助于后续的内存使用监控与调整。根据从属内容索引内存池匹配数据和内存分页数据，对索引网的周期性增长趋势进行预测性增量空间分配逻辑设计。这一设计的核心在于结合前面步骤的分析结果，制定出一套科学的空间分配策略，确保在数据增量的情况下，能够灵活而高效地进行资源调配。通过这一逻辑设计，系统可以根据实时监测数据和历史数据的变化趋势，智能地调整存储空间的分配，确保各类数据在需要时能够快速被访问和处理。这一设计不仅提升了数据管理的效率，还可以显著降低数据处理的延迟，提升整体系统性能，使得监测系统在面对复杂的实时数据时，依然能够保持高效稳定的运行状态。

47、优选地，步骤s3包括以下步骤：

48、步骤s31：对监测交集内容预存空间进行内容应用场景分类，得到监测交集内容应用场景数据；

49、步骤s32：根据监测交集内容应用场景数据对监测交集内容预存空间进行应用内容最短检索路径生成，得到应用内容最短检索路径数据；

50、步骤s33：对应用内容最短检索路径数据进行多线程并发调用优化，得到检索路径并发优化数据。

51、本发明步骤s31对监测交集内容预存空间进行内容应用场景分类，旨在将不同类型的内容归纳到相应的应用场景中。这一分类过程能够帮助系统理解各类数据的使用背景和目标，为后续的数据检索提供清晰的框架。通过对内容的精确分类，管理者能够更好地掌握数据特性，从而在实际应用中快速定位所需的信息。这一过程不仅提升了信息的组织性和可访问性，还为数据的智能分析和个性化服务奠定了基础，使得后续的检索和处理更加高效。根据监测交集内容应用场景数据生成应用内容的最短检索路径。这一过程利用算法对分类后的内容进行分析，识别出在特定应用场景中最有效的检索路径。最短检索路径的生成可以显著缩短数据访问的时间，提高系统响应速度，确保用户能够在最短的时间内获取到所需的信息。通过这种优化检索路径的策略，系统能够有效提升数据检索的效率，降低系统资源的消耗，进而改善用户体验和满足快速响应的需求。对应用内容最短检索路径数据进行多线程并发调用优化。此步骤旨在利用多线程技术，提高数据检索过程中的并发处理能力。通过并行处理，系统能够同时响应多个检索请求，大幅度提升数据访问的吞吐量和响应速度。这种优化不仅能有效利用多核处理器的计算能力，还能在高负载情况下维持系统的稳定性，确保用户在处理大量并发请求时，依然能够快速、准确地获取信息。最终，检索路径的并发优化数据将帮助系统在处理复杂的检索任务时，达到更高的效率和更低的延迟。

52、优选地，步骤s33包括以下步骤：

53、步骤s331：对应用内容最短检索路径数据进行多线程同步机制构建，得到检索路径多线程同步机制；

54、步骤s332：对检索路径多线程同步机制进行负载均衡处理，得到同步机制负载均衡数据；

55、步骤s333：根据同步机制负载均衡数据和检索路径多线程同步机制对应用内容最短检索路径数据进行数据并发执行分流处理，得到并发执行分流数据；

56、步骤s334：根据并发执行分流数据、同步机制负载均衡数据以及检索路径多线程同步机制对应用内容最短检索路径数据进行多线程并发调用优化，得到检索路径并发优化数据。

57、本发明针对应用内容最短检索路径数据，构建了多线程同步机制。该机制的目的是确保在多个线程并行执行检索操作时，数据的一致性和完整性得以维护。通过这种同步机制，系统能够有效避免因线程竞争而导致的数据错误或丢失，从而保证检索结果的准确性。此外，建立多线程同步机制还为后续的并发调用提供了基础支持，使得系统能够高效且安全地处理多用户请求，提高系统在高并发情况下的稳定性。对检索路径的多线程同步机制进行了负载均衡处理，旨在优化各个线程在执行检索任务时的资源分配。通过负载均衡，系统可以动态地分配任务到不同的线程，从而避免某些线程因负载过重而造成的延迟或崩溃。这一处理方式使得整体系统能够在不同的工作负载下依然保持高效运转，减少了响应时间和资源浪费。通过实现负载均衡，系统能够提升资源使用效率，确保每个请求都能在最短时间内得到处理，提高用户体验。根据同步机制负载均衡数据和检索路径多线程同步机制，对应用内容的最短检索路径数据进行数据并发执行分流处理。这一过程的目的是将检索任务合理地分配到各个线程中，使得每个线程可以独立处理其分配到的数据，从而提高整体的检索速度。通过分流处理，系统不仅能够充分利用多线程的优势，还能有效降低数据处理的延迟，确保在高并发的情况下，多个请求可以同时被处理而不互相干扰。这一机制能够显著提升系统的并发处理能力，使得在高负载环境下，依然能够保持流畅的用户体验。根据并发执行分流数据、同步机制负载均衡数据以及检索路径多线程同步机制，对应用内容的最短检索路径数据进行多线程并发调用优化。此步骤的目标是通过优化调用过程，进一步提高数据检索的效率和响应速度。利用前面步骤中构建的同步和负载均衡机制，系统能够确保在并行执行多个检索任务时，资源得到合理利用，从而降低整体的延迟。这种多线程并发调用的优化，确保了用户请求能够快速被响应，同时提升了系统处理大量并发请求的能力，最终为用户提供更高效、更准确的服务。

58、优选地，步骤s4包括以下步骤：

59、步骤s41：对检索路径并发优化数据进行执行逻辑误差测试，得到执行逻辑误差测试数据；

60、步骤s42：根据执行逻辑误差测试数据对检索路径并发优化数据进行存储调用固件设计，得到检索存储调用固件；

61、步骤s43：将检索存储调用固件嵌入至雷达中，以执行雷达监测数据存储调用。

62、本发明实施例中，针对检索路径并发优化数据进行执行逻辑误差测试。这一测试旨在识别和分析在数据检索和处理过程中存在的逻辑错误或不一致性。通过系统化的测试，可以确保优化后的数据检索路径在实际运行时能够按预期执行，从而最大限度地减少运行过程中的错误。该测试不仅涉及对数据流的全面分析，还包括对不同并发场景下的逻辑判断进行验证。最终，执行逻辑误差测试数据将为后续的优化和固件设计提供重要依据，确保系统的稳定性和可靠性。根据执行逻辑误差测试数据，对检索路径并发优化数据进行存储调用固件设计。这一步骤的主要目标是根据测试结果，设计出能够高效处理数据存储和调用的固件。这种固件将使得系统能够更好地管理和访问存储中的数据，从而提高检索效率和存取速度。在设计过程中，会考虑到各种实际使用场景，并为不同的操作提供灵活的接口，以便实现快速调用和存储优化。最终得到的检索存储调用固件将成为整个系统的重要组成部分，为后续的应用提供坚实的支持。将设计好的检索存储调用固件嵌入至雷达设备中，以便进行雷达监测数据的存储调用。这一步骤不仅意味着固件已经成功设计并经过测试验证，还代表着它将被实际应用于实时监测和数据处理中。将固件集成到雷达系统中，可以使得雷达在获取监测数据时具备更高的存储和调用效率，从而实现快速的数据分析和响应。嵌入后的固件将提升雷达系统的整体性能，确保其在复杂环境中的稳定运行，最终实现对监测数据的有效存储与管理，增强系统的实用性和可靠性。

63、本发明的有益效果，首先获取雷达监测的实时数据，这些数据通常包括目标物体的位置信息、速度、加速度等动态特征。数据获取后，利用适当的统计分析方法，对单位时间内的数据进行增长性分析。这一过程旨在识别数据在不同时间段内的收集情况，并通过计算每个时间段内的增长量，分析这些数据的变化趋势。这不仅能够帮助评估雷达系统的监测性能，还能揭示监测数据的潜在规律。通过对增长量的细致分析，能够识别出特定时间段内数据激增或减少的原因，从而为后续的监测和数据处理提供更为可靠的基础。此外，此步骤还可以为未来的监测策略制定提供参考，确保对监测对象的全面和准确把握，从而优化雷达监测的效率和准确性。针对从步骤 s1 中得到的各个时间段的增长量数据，进行相邻时间段之间的增量波动趋势识别。这一过程涉及对数据波动的深入分析，以确定不同时间段内数据变化的规律和趋势，例如增量是上升、下降还是平稳。通过这种趋势识别，能够获取各个相邻时间段之间增量波动的详细数据，并理解这些波动对整体监测效果的影响。在此基础上，利用识别出的趋势数据开辟监测交集内容的预存空间。这意味着在监测系统中为未来出现的数据交集情况提前分配存储空间，从而提高系统在面对突发情况或数据激增时的响应能力和处理效率。这种预存空间的开辟，不仅提升了数据存储的灵活性和适应性，也增强了系统整体的稳定性，为后续的数据分析和决策提供了更为扎实的基础。通过这样的分析和准备，可以极大提升雷达监测系统在动态环境下的实时性和可靠性。首先对监测交集内容的预存空间进行分析，生成应用内容的最短检索路径。这一过程通过算法（如dijkstra 算法或 a* 搜索算法）确定从数据源到所需监测内容的最短路径，有助于提高检索效率，减少时间消耗。最短检索路径数据的生成使得后续的数据访问更为高效，降低了系统在处理数据时的延迟，特别是在需要快速响应的雷达监测系统中尤为重要。接下来，基于生成的最短检索路径数据，采用多线程并发调用的技术对路径进行优化。这种方法允许多个线程同时访问和检索数据，从而显著提高了数据处理的效率和响应速度。在多线程环境中，系统能够更有效地利用计算资源，减少处理时间，并提高用户体验。这一优化不仅提升了系统的并发处理能力，也为实时监测与分析提供了强有力的支持，确保在面对大量数据请求时，雷达系统依然能够高效运作。将检索路径的并发优化数据转化为检索存储调用固件设计。这一过程涉及将优化后的检索路径固化为固件，使其具备高效的存储调用能力。固件设计不仅要考虑到检索路径的高效性，还需保证系统的稳定性和可靠性。在设计阶段，充分考虑了存储结构、检索算法和资源管理，以确保固件能够在雷达系统中高效运行。随后，这一固件被嵌入至雷达设备中，以执行对雷达监测数据的存储与调用。这种嵌入式设计使得雷达系统在运行时能够快速检索和处理监测数据，极大提升了数据访问的实时性。通过集成优化的存储调用固件，雷达系统能够在高负荷的监测环境中，保持高效的性能，及时响应各种监测需求。此外，这一固件的应用还增强了雷达系统的灵活性，支持日后的功能扩展和升级，使其能够适应不断变化的监测需求和技术发展。因此，本发明是对传统的一种雷达监测数据存储调用方法做出的优化处理，解决了传统的一种雷达监测数据存储调用方法存在的对数据缓存管理结构混乱以及检索时间长的问题，有效的规范了数据缓存管理结构以及降低了检索时间。

技术特征：

1.一种雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：

5.根据权利要求3所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：

6.根据权利要求5所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，根据交集内容关联范围数据对交集内容关联数据进行从属内容索引网构建包括以下步骤：

7.根据权利要求5所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，根据不同时间分段间的监测内容增量波动映射数据对从属内容索引网进行预测性增量空间分配逻辑设计包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

9.根据权利要求8所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：

10.根据权利要求1所述的雷达监测数据存储调用方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

技术总结
本发明涉及存储调用技术领域，尤其涉及一种雷达监测数据存储调用方法。所述方法包括以下步骤：对雷达监测实时数据进行单位时间内的数据收集增长性分析，得到雷达监测数据时间分段增长量；对雷达监测数据时间分段增长量进行相邻分段间的增量波动趋势识别，并进行交集内容预存空间开辟，得到监测交集内容预存空间；对监测交集内容预存空间进行应用内容最短检索路径生成，同时进行多线程并发调用优化，得到检索路径并发优化数据；对检索路径并发优化数据进行存储调用固件设计，得到检索存储调用固件；将检索存储调用固件嵌入至雷达中，以执行雷达监测数据存储调用。本发明通过对雷达存储调用技术的优化处理使得雷达存储调用技术更完善。

技术研发人员：高川,成石泉,宋洪奇,黄巍,肖翀
受保护的技术使用者：湖南赛能环测科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5