SDRPlusPlus与Zabbix图表：自定义频谱趋势可视化
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sd/SDRPlusPlus 还在为无线频谱监控而烦恼吗？传统频谱分析软件缺乏历史数据追踪能力，无法进行趋势分析和异常检测。本文将介绍如何将SDRPlusPlus的强大射频接收能力与Zabbix的企业级监控系统相结合，实现自定义频谱数据的可视化监控。
读完本文你将获得：
- SDRPlusPlus网络输出模块的配置技巧
- Zabbix自定义监控项的创建方法
- 频谱数据自动化采集流程
- 实时频谱趋势可视化图表
SDRPlusPlus网络输出配置
SDRPlusPlus内置了强大的网络输出模块，可以将实时频谱数据通过TCP/UDP协议发送到远程服务器。配置方法如下：
- 在SDR++界面中启用网络输出模块：sink_modules/network_sink/
- 设置目标服务器IP和端口（默认7355）
- 选择采样率（建议48000Hz）
- 启动网络传输服务
网络输出模块支持TCP和UDP两种协议，TCP提供可靠传输，UDP则具有更低的延迟。模块源码位于：sink_modules/network_sink/src/main.cpp
Zabbix监控项配置
在Zabbix服务器上创建自定义监控项，用于接收和处理SDRPlusPlus发送的频谱数据：
# 创建自定义监控脚本
vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.d/sdrpp_spectrum.conf
UserParameter=sdrpp.spectrum.data[*],/opt/zabbix/scripts/sdrpp_monitor.sh $1 $2
监控脚本需要解析SDR++发送的二进制IQ数据，计算频谱功率并转换为Zabbix可识别的格式。
数据采集与处理流程
数据处理脚本示例：
#!/bin/bash
# 频谱数据解析脚本
PORT=7355
TIMEOUT=30
# 监听SDR++数据流
nc -l -p $PORT -w $TIMEOUT | \
python3 -c "
import sys
import numpy as np
# 解析IQ数据并计算功率谱
data = sys.stdin.buffer.read()
iq_data = np.frombuffer(data, dtype=np.int16)
power = np.mean(iq_data.astype(np.float32)**2)
print(power)
"
频谱趋势可视化
在Zabbix中创建监控仪表盘，展示以下关键指标：
| 监控项 | 描述 | 告警阈值 |
|---|---|---|
| 频谱平均功率 | 整体信号强度 | > -30dBm |
| 峰值功率 | 最大信号强度 | > -20dBm |
| 带宽利用率 | 频谱占用率 | > 80% |
通过Zabbix的图形化功能，可以创建实时频谱瀑布图、历史趋势曲线和频谱占用热力图，为无线网络优化提供数据支撑。
自动化监控方案
结合SDRPlusPlus的录制模块misc_modules/recorder/和Zabbix的自动发现功能，可以实现：
- 自动频谱扫描：定时扫描不同频段
- 异常检测：基于历史数据的异常信号识别
- 报表生成：每日/每周频谱使用报告
- 自动告警：干扰信号和非法频段使用告警
总结
SDRPlusPlus与Zabbix的结合为无线频谱监控提供了完整的解决方案。通过自定义监控项和数据处理脚本，可以将实时的射频数据转换为有价值的监控指标，助力无线网络运维和频谱管理。
立即尝试：配置你的SDR设备，开启频谱监控新时代！记得点赞、收藏、关注，下期我们将深入探讨SDR++高级信号处理技巧。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
