雷达作为现代科技的产物,已广泛应用于多个领域。当雷达在复杂的环境中一直运行时,我们需要加强对雷达的监控以及健康状态评估,从而保证雷达系统的稳定工作。但是当雷达进行工作,接收到目标数据的同时也产生了海量的健康信息数据,这些数据将对存储和归档造成巨大的压力。因此,如何对这些数据进行合理的存储和对雷达健康状态的预测评估成为了研究重点。本文以雷达组件的健康数据为研究对象,实现一个开放式雷达时间序列分析与预测平台。该平台主要通过搭建Hadoop分布式集群,包括HDFS文件存储系统和Spark分布式计算框架,利用计算机集群性能优势实现雷达数据高效安全的存储和管理。雷达健康数据存储以平台为基础搭建基于Hive的数据仓库,用于提供数据查询与分析挖掘。该平台通过报文解码、数据预处理,把不同来源的雷达数据存储到数据仓库中进行统一管理。雷达健康数据预测按照变量个数主要分为单变量和多变量时间序列预测。对于单变量时间序列预测,本文主要采用传统的自回归滑动平均模型(ARMA)进行预测。它常用于拟合平稳的时间序列,对于非平稳时间序列则需要进行差分转换。由于ARMA模型建模过程中较多的未知参数和较强的参数估计主观性会影响准确度,因此利用支持向量回归(SVR)的凸优化模型特性拟合ARMA模型建模后的残差序列,两者组合预测,比起单一模型预测精度更高,稳定性更好。对于多变量时间序列预测,为降低冗余变量的影响,本文采用因果关系的特征提取方法,同时保留序列的滞后值,然后再使用SVR进行预测,减少计算量,提高预测准确度。本文从平台的需求分析到概要设计,到详细设计,再到最后的平台页面设计,完成数据层、业务层和交互层的开发,实现了雷达数据报文解码,数据导入导出,数据清洗,数据仓库建立,数据的特征提取和预测分析等平台功能。