随着无线设备和应用的激增,对频谱接入的需求也在急剧增长,并可能在可预见的未来继续增长,这使得频谱监测的困难性大大提高。频谱资源的稀缺性促使人们寻求更优化、更有效的频谱管理方法,那么实时频谱监测技术的研究是有必要的。本文主要基于信号识别技术,对实时频谱监测软件的设计实现方法进行了研究,深度开发软件系统,将频谱监测技术嵌入到硬件设备中。该软件可以实时监测频谱数据,并对监测到的异常信号发出告警。软件显示部分的框架设计是由PyQt图形用户界面应用程序开发,具有优秀的跨平台性。论文主要研究内容如下:1.针对实时频谱监测系统对异常信号监测的功能需求,结合K-means算法与Chameleon算法,提出了一种改进算法,基于该算法对频谱数据进行信号识别获得特征参数。基于特征参数统计平均得到的标准参数模板,可以判断信号是否异常,实现了信号告警的功能。2.针对频谱监测数据的存储管理需求,设计了数据库模块。在该模块中,采用Python操作MySQL数据库,将信号识别后提取到的特征参数实时存储进数据库表里。当前信号的特征参数可以实时地与数据库表里的参数进行匹配,判断信号是否异常。3.针对告警信号的数据分析需求,基于Python/C++混合编程,设计了软件数字解调模块,采用Python调用C++语言编写的动态链接库的方式,对数据进行数字解调以获得数据流。本文所设计的实时频谱监测软件,分析并解决了频谱信号识别以及信号告警算法的研究实现等难点问题,满足相关技术人员对频谱监测功能的需求。