随着信息科技的的迅速发展,频谱资源紧张的问题日益凸显,对电磁环境进行多维认知是进行电磁频谱管理和提高电磁频谱资源整体利用率的基础。多维频谱态势感知与生成是电磁环境认知中的关键技术之一。本文研究电磁环境频谱态势感知与生成的关键技术。第一章介绍论文的研究背景及意义,概括了本文的研究内容及结构安排。第二章首先总结电磁环境的关键构成要素,给出基于本体模型的电磁环境知识图谱构建方法,用于构建电磁环境知识图谱以表征多维电磁环境。第三章研究空域频谱态势感知与生成技术。根据是否已知电磁环境先验信息、辐射源是否在目标区域呈稀疏分布等条件,分别研究了基于空间插值和稀疏表示的频谱态势感知与生成技术。基于空间插值的方法将感知空域进行网格离散化,将空域频谱态势生成问题转换为空域离散点上频谱数据补全的问题,把未知数据表示为采样数据的加权组合,分别利用克里金（Kriging）插值法和薄板样条（Thin Plate Splines,TPS）插值法求解加权系数,估计未知数据,获取完整的频谱数据,生成频谱地图。在已知电磁环境先验信息且辐射源在空域稀疏分布的场景下,论文基于稀疏表示的方法根据辐射源稀疏分布特性与信号传播模型,将空域频谱态势生成问题转换为稀疏辐射源信息估计的问题,分别建立压缩感知（Compressed Sensing,CS）和变分贝叶斯最大期望（Variational Bayesian Expectation Maximization,VBEM）模型,通过1范数最小化算法和Levenberg–Marquardt算法从采样信息中求解辐射源的位置和功率信息,再利用辐射源信息和信号传播模型计算整个空域的频谱数据,生成完整的频谱地图。本章仿真对比了两类算法的性能,结果表明:在不同仿真场景下,基于VBEM算法的频谱态势生成算法性能最优,且达到最优性能所需的传感器数量最少、算法复杂度适中;基于空间插值的频谱态势生成算法性能与插值法的选取有关,为了获得较好的性能需要大量的采样数据,其中TPS插值法的性能较好、算法复杂度低,但对数据的平稳性要求较高;基于CS算法的频谱态势生成算法性能与空域离散精细度有关,算法复杂度较高。当辐射源不位于空域离散网格点上时,算法性能较差,且随着空域范围增大,算法性能急剧下降。第四章研究电磁频谱态势生成中的感知节点部署技术。针对电磁频谱态势生成中辐射源定位问题,本章通过最大化费雪信息矩阵（Fisher Information Matrix,FIM）,最小化辐射源定位的克拉美罗下界（Cramer Rao Lower Bound,CRLB）,求解感知节点优化部署方案,提高辐射源定位精度,减小频谱态势生成误差。分析结果表明:感知节点围绕辐射源呈正多面体分布时,辐射源定位误差最小。基于这一结果,论文提出将部分感知节点围绕辐射源呈正多面体分布、部分感知节点在目标区域均匀分布采集数据,进行频谱态势生成。针对电磁频谱态势生成过程中,基于VBEM算法的频谱态势生成算法容易估计出多个几乎重叠的辐射源、生成的频谱地图不能重建阴影衰落特征等问题,本章进一步研究了多感知节点联合辐射源定位和频谱态势生成方案。联合方案在VBEM算法粗略估计出辐射源的位置与功率信息的基础上,利用迭代自组织数据分析算法（Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm,ISODATA）将估计出的辐射源位置聚类,令辐射源聚类中心代表多个重复的辐射源,围绕每个辐射源聚类中心位置设计感知节点的优化部署方案,精细感知频谱态势信息,减少感知节点使用量;在频谱态势生成的过程中,利用TPS插值法估计并加入阴影衰落分量,提高频谱的地图精度。仿真结果表明:联合方案在小范围空域内,感知节点足够的情况下,平均定位误差小于1米的概率能够达到90%以上;对于不同感知节点数量和空域范围,相比于单独采用VBEM算法,联合方案生成的频谱地图误差更小。第五章以多无人机协同频谱态势感知为例,设计开发了频谱态势感知与生成仿真系统,描述了仿真系统架构和所涉及的关键算法,展示了仿真系统的运行效果。第六章进行全文总结,并说明后续研究方向。