陈弘扬，薛 珂，王心尘

（国家无线电监测中心福建监测站，福建 厦门 361004）

0 引言

国家短波监测网由北京、哈尔滨、上海、福建、深圳、成都、云南、陕西和乌鲁木齐等9个短波监测站以及短波监测指挥控制中心（北京）组成。自建成以来，国家短波监测网为短波无线电管理的各项工作，如重大活动保障、国际干扰申诉处置、频率指配、干扰查找等提供了有力支撑，并为频率及台站的规划和审批工作提供了可靠支持，有力地维护了短波电波秩序。

随着短波监测网监测能力大幅度上升带来的海量数据处理需求，以及大数据、云计算、AI、机器学习等新的概念的普及应用，如何实现新概念与短波数据分析的结合，挖掘短波监测数据蓝海中更有价值的内容应当是未来发展中值得重点关注的问题。

1 机器学习在无线电监测方面的应用情况调研

早期的无线电监测是以人工耳听及手动分析为主，而随着监测网技术水平和建设规模的提升及软件无线电理论的日渐完善，随之而来的是监测数据量急剧增加，对于海量数据的各种联系和规则的挖掘、主动发现异常信号数据、当前频谱使用态势分析以及对未来频谱需求预测，是无线电监测工作中的重要部分。而机器学习技术的目标正是从杂乱无章的海量数据中挖掘出潜在的有价值的信息和知识。

1.1 机器学习的定义

机器学习指的是通过设计某些算法来训练计算机 通过已知数据得出一个最适合的模型，再利用这个模型对未知数据给出判断的过程，也就是让计算 机具备 像人一样的学习能力，进而从大量监测数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类。……