无线电监测是监管国家频谱资源的重要手段,通过实时监控频谱使用状态,监管人员可以更优规划频谱资源、有效管理频谱使用秩序。随着无线电监测的网格化发展趋势,无线电监测面临由大量监测节点带来的海量监测数据的挑战。针对海量数据,知识图谱可以用于提取其中的关键信息,构建结构化的知识拓扑结构,进而减少冗余信息存储。本文主要研究无线电监测数据中的知识结构以及构建无线电监测数据的知识图谱。论文的主要研究成果如下:1.针对频谱状态知识的获取,提出了改进的基于迭代检测的频谱感知算法,降低了原算法的时间复杂度,通过仿真验证了改进的算法在识别时间上的优势。利用改进的算法,进一步实现了获取感知频段中的噪声功率、信号带宽、中心频率等关键信息的方法。2.针对频谱信号知识的获取,本文实现了一种决策树分层识别方法,该方法针对现有6类模拟调制信号和14类数字调制信号,采用模数分离的思想和特征识别的算法,成功区分出了 20种调制信号类型。通过仿真验证了所用决策树方法的可靠性。在识别MQAM、MFSK的过程中,本文提出了一种基于IQ路数据的信号阶数识别算法,通过仿真验证了所提算法的可靠性以及识别时间上的优势。3.基于频谱状态和频谱信号知识,提出了抽取无线电监测数据中的关键信息的频谱知识模板,并结合无线电监测的时间、地点、频段等先验信息,构建无线电监测数据的知识图谱的框架。论文中针对所提的无线电监测频谱知识图谱并结合实验室无线电软件监测平台,搭建了无线电监测中知识图谱的监测模块,给出了初步实际测量和验证工作,实测工作表明,基于知识图谱的无线电监测方式可以有效提高监测的效率。