随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术带动的新一轮科技革命和产业变革,新型无线多媒体业务量呈现爆炸式增长。非法利用频谱资源正在世界范围内成为新常态,并对我国经济建设和国家安全产生深远影响。频谱地图是对无线电环境的抽象表达,它可以直观、多维度地展现频谱态势信息,为频谱的动态接入、频谱共享、频谱监管提供可视化依据。其中,频谱态势是指电磁频谱环境的当前状态、综合形势和发展趋势。频谱态势生成实现了对频谱数据的整合与呈现,从时,频,空等多维度来刻画复杂的频谱信息,并以直观的可视化形式进行呈现,是频谱地图构建的关键技术。论文系统地研究了面向频谱地图构建的频谱态势生成技术,选题具有理论意义和应用价值。论文工作如下:1)设计并实现了基于深度学习的室内异常信号定位系统,对局域空间内的频谱态势进行生成。应用深度神经网络对指纹数据库内数据进行训练,基于深度学习的室内定位算法采用自动编码器、批正则化,随机梯度下降等方法有效地提高了深度神经网络的性能和计算速度,经过仿真对比,得出适合的参数设置。与传统的算法相比,该算法可以直接学习、提取数据隐含的结构特征,并且不需要预处理,而且可以有效避免过拟合等问题,提高网络泛化能力。2)设计并搭建起一套南航频谱监测平台,以南京航空航天大学江宁校区为监测地点,将频谱态势生成技术由室内推广到室外,从局域推广到广域。系统可分为以下三个部分:分别为频谱数据采集、数据集成与处理和可视化呈现。针对采集数据的缺失性问题,提出基于增广拉格朗日乘数法的矩阵重建算法,对缺失数据进行补全,最后融于地理信息系统形成南航校区的频谱地图,直观呈现校园内不同频段、不同时间段的频谱状态。3)设计并实现了基于卫星扫描的频谱大数据分析平台,将频谱态势生成技术由室内、室外、推广至卫星,从广域推广到太空。该平台由卫星运行演示模块、频谱态势生成模块、频谱态势预测模块、干扰源定位模块组成。提出了一种卫星频谱态势生成算法,将补全、预测产生的完整频谱数据,映射到地球表面具体位置上。将处理后的数据融于地理信息系统,进行数据可视化分析与预测平台构建,应用大数据存储和分析系统,提出大数据级解决方案。4)设计并搭建小巧轻便,能搭载在小型无人机上的数据采集硬件平台,为频谱数据采集奠定了硬件基础。该平台可利用成熟的模块迅速搭建,可实现对电磁频谱在三维空间上的动态监测,能够有效减少监测信号中断和多径的影响,提高了无线电监测的有效性和可靠性。