频谱管理是协调和管理频率有序使用的重要途径,无线电监测是频谱管理的基础,监测过程产生的大量的频谱数据能够为管理提供有效支撑。因而频谱数据的信息的挖掘和知识获取收到广泛关注,特别是基于时序模式挖掘的频谱预测技术成为近年来研究的热点。在现有研究中,基于频繁模式挖掘的频谱预测方法多用于认知无线电,并且对于模式的信息的深度应用层次较低。本文提出了基于时序模式挖掘的辅助用频研究,利用频谱数据进行频繁模式挖掘,不仅可以通过频率预测进行辅助用频,同时还巧妙地利用生成的频繁模式树进行电磁环境评价,进一步提升辅助用频的可靠性。对调频广播（87-108MHz）、航空对讲（118-137MHz）、无线对讲（403-424MHz）和WIFI频段（2400-2484MHz）四种不同的业务频段,进行了长时间的数字扫描频谱数据的采集,利用类APriori算法的频繁模式挖掘方法进行模式挖掘,将频繁模式用于电磁环境评价和频谱预测,推荐可用信道实现辅助用频。主要研究工作包括:（1）提出了一种信噪分离方法。利用频谱数据中波的分布情况对噪声进行估计,通过信息准则实现区分信号和噪声的判别值的自适应计算。该方法通过逐个比较波高与判别值进行信号数据和噪声数据的分离,不受扫描步进的影响。实验表明,该算法可有效分离噪声与信号,适用于多数业务频段,具有一定的普适性。（2）提出了一种电磁环境评价方法。对生成的频繁模式树研究发现,当频繁模式树中叶子节点越少、树的深度越深,或者频繁模式树中所有节点的权值之和越大,表明该信道的电磁环境越好。在不同的业务频段中进行了实测实验,通过频繁模式树能较准确地对信道的电磁状况进行评价。（3）提出了基于时序模式挖掘的辅助用频方法。通过信道质量评估、信道电磁环境评价结合时序模式预测的闲忙状态提供辅助用频决策。实验表明,利用本文提出的方法所推荐的信道空闲时间集中、用频相对规律,符合实际需求。