高频地波超视距雷达的工作频段在短波频段，此短波频段是无线电频谱中非常拥挤和复杂的一段频段，电磁环境十分复杂多变，分布着许多干扰，大气无线电噪声随着地点、季节和天气的不用而变化，从而导致短波频段的干扰具有随机性。本课题的主要目的就是使高频地波超视距雷达在工作频段内躲避各种干扰，使得雷达的工作性能比较可靠，所以必须对高频雷达的工作频段的频谱的“质量”进行不间断、实时的监测，然后从中选出高频雷达能够进行可靠工作的“寂静”频段，进而保证高频地波超视距雷达有能力在复杂的电磁环境即复杂的短波频段里进行正常的工作。此研究课题的目的即是对高频雷达电磁环境的监测算法进行一系列的研究。本课题的主要研究内容包括以下三个方面：首先是对频谱状态预测方法的研究。本部分根据实测的历史数据对下一周期的频谱情况用不同的方法进行了预测，详细的介绍了AR模型预测方法、单指数平滑法预测方法，然后详细的介绍了经验模态分解方法（EMD）和支持向量回归机（SVR）的预测方法，通过经验模态分解方法对数据进行处理之后再利用支持向量机的方法进行频谱预测。并且以可靠性能为标准对这三种预测的方法进行了对比。结果显示先经验模态分解后支持向量机的预测方法比AR模型预测方法和单指数平滑法在可靠性上更好。然后介绍选频方法。本部分分为两部分内容：首先是采用滑窗选频的方法：以滑窗内的平均功率谱值和起伏度这两个因素作为滑窗选频的标准，通过计算滑窗内的平均功率谱值和起伏度信息然后根据一定的准则对各个频点进行打分，然后综合考虑这两个因素计算各个频点的总分，最后分数最高的为最佳频率。研究了一种适合双基地雷达的选频方法：基于卡尔曼滤波地状态向量融合方法即卡尔曼滤波后加权融合选频方法。首先对发射雷达和接收雷达的电磁频谱分别设计滤波器进行卡尔曼滤波得到各自的状态估计值，进而对各自状态融合获得系统状态；为了提高融合的可靠性和准确性，采用将加权数据融合和卡尔曼滤波相互结合的方式完成最后融合，即由各自状态得到系统总体状态；对融合后的频谱进行滑窗选频得到最佳频段。最后是介绍选频验证方法，即是对滑窗选频选出来的工作频段进行验证雷达能不能在此频段上进行可靠的工作。本部分详细介绍了功率谱验证方式和目标提取验证方式。即让雷达工作在备选频段上，对接收到的数据进行目标提取处理，因为目标已经知道，所以求得处理后的信号的信噪比，用它来作为选频好坏的依据，选出可靠的工作频段。本部分最后考虑到实际情况，将海杂波也加入到了目标回波信号中，分别做了无杂波目标提取处理和有杂波目标提取处理。