近年来,随着无线电技术的发展,无线通信的需求越来越广泛。无线通信技术的发展给人们带来方便的同时,也对无线电管理提出了更高的要求。无线电监测是无线电管理的重要组成部分,其通过收集无线电使用信息,分析无线电使用情况,发现当前无线电使用过程中出现的问题,有助于做出相应的决策,进而实现频谱的合理利用。但是随着通信终端的日益增多,电磁环境越发复杂,无线电监测过程中需要收集的数据也不断增加,尤其是城市人口更加密集,每天都要收集海量的无线电监测数据。如何快速地处理海量的监测数据并从中获取有价值的隐含信息是当前无线电管理过程中要解决的首要问题。本文通过进行长时间的频谱监测工作,采集了频谱监测数据和测向监测数据,针对无线电使用过程中出现的无线电频谱资源浪费、非法信号源定位、非法信号源目标识别等问题展开研究,分别设计实现了频谱预测方法、无线电目标定位方法、异常无线电目标识别方法。这些方法都可以通过对城市无线电监测数据进行处理,挖掘其中有价值的信息并应用于无线电管理。主要开展的创新性工作如下:(1)针对无线电频谱资源浪费问题,依据有指导的数据挖掘方法提出了基于分段马尔可夫模型的频谱预测方法。该方法针对马尔可夫模型应用于频谱预测的弊端,提出了周期性信道的筛选和分段建立马尔可夫模型的频谱预测方法。通过实际开展的频谱预测实验,验证了本文方法可以在信号强度周期性变化的信道得到更好的预测效果。(2)针对非法信号源定位问题,结合频谱监测数据和测向监测数据提出了基于RSS(Received Signal Strength)信息的测向交叉虚假定位点排除方法。该方法充分利用了频谱监测数据,利用RSS信息特点划定信号源经纬度置信范围,将该范围应用于虚假测向和虚假定位点的排除。最后通过仿真与实测实验数据分析,展示了该方法的有效性。为了克服基于RSS定位的计算过程中,复杂地表环境下电磁波传播损耗预测精度低的问题,本文综合多种常用的电磁波传播模型,提出了城郊环境下电磁波传播损耗的自动化计算方法,并在此基础上开发了一套预测电磁波传播损耗的系统。(3)针对非法信号源目标识别问题,依据有指导的数据挖掘方法在基于密度的离群点识别方法的基础上,提出了基于局部可达距离的离群点检测和非离群点分类方法。该方法通过局部可达距离可以实现空时维中异常无线电定位目标的识别和授权无线电目标的分类。