GSM-R(Global System for Mobile Communications-Railway)属于移动通信的一种,专用于铁路的运营管理,目前已经成为承载列车控制信息传输必不可少的组成部分。为确保列车安全行驶,运维人员需要时刻了解列车运行状态。通过GSM-R接口监测系统,可对设备之间的接口通信数据进行分析,实时监测、记录GSM-R网络的运行情况,解决突发事件和故障处理。随着我国铁路技术不断快速发展,GSM-R网络所传输的数据量也越来越大,铁路运营商对铁路数据的存储与计算也面临着新的挑战:分析需求的不断提升,数据规模的不断扩大,传统集中型架构的服务器已不堪重负。为了对海量数据进行分析处理,快速查询统计,建立一个大数据分析平台势在必行。同时,在此基础上,进行GSM-R干扰分析,快速高效的定位问题来源,成为了建立平稳、安全的铁路系统的另一个挑战。为解决以上问题,本文根据现网运行的GSM-R网络系统接口数据的实际情况,研发了基于Hadoop的GSM-R接口监控大数据平台。然后在此基础上展开了对空中接口(Um接口)干扰数据的分析。本文主要研究内容如下:首先,深度调研、分析广深港线路的实际运营情况,其每日所产生的数据量,超出传统集中型服务架构所能承受的能力,从而牵引系统采用大数据技术的分布式集群架构。基于这种需求,本文通过技术选型、架构分析、模块设计等流程,搭建了一个基于Hadoop的GSM-R接口监控大数据平台,并通过系统测试,验证了采用分布式集群架构在处理海量数据方面可以解决传统集中型服务架构所存在的缺点,具有一定的实际意义。然后,在所监控的GSM-R接口中,Um接口是无线接口,容易受到干扰问题的影响,这将严重影响GSM-R网络通信服务质量。本文通过分析干扰来源,介绍了几种现有的干扰监测方法,但这些方法都具有局限性。因此本文研究了一种基站频谱建模的干扰分析方法,通过建立基站频谱模型并结合频谱数据分析,实现了 B/S架构的干扰监控平台,并通过图形化界面实时显示干扰分析结果。最后,该平台已成功应用于广州铁路局下辖的广深港线和广深线等若干实际运营的高铁线路,形成了初步规模化商用,既有效支撑了 30余台前置机实时入库、分析的大数据平台需求,更通过实际应用案例证明了接口监控系统在现网运营中的有效性。