认知无线电允许非授权用户可以使用空闲的授权频段,通过从时间和空间上充分利用那些空闲的频谱,为解决不断增长的无线通信应用需求与日益紧张的无线频谱资源之间的矛盾提供了一种有效的解决途径。随着认知无线电技术的不断成熟,出现了应用于不同环境、性能更优的认知技术的各种变形形式,如认知与多输入多输出MIMO (Multiple-Input Multiple-output)技术的融合,认知与正交频分复用OFDM (Orthogonal Frequency Division Multipling)技术的融合,及认知与空时编码技术STC ((Space Time Coding)的融合等。本文即对基于MIMO-OFDM的认知无线系统中OSTBC编码技术进行研究,主要工作如下：首先,本文研究了MIMO-OFDM认知无线电系统中的OSTBC编码技术,提出了一种基于OSTBC的认知MIMO系统的结构。信源信号经映射后,送入OSTBC编码模块,编码后的信号经波束成型模块进行预处理,在希望用户的矩阵方向上形成主波束,而在其他矩阵方向上形成零陷,这样可以同时达到空间分集和空间复用的作用。最后,信号分成若干个数据流,加载到OFDM各个子载波上,经无线信道传输。在接收端进行相反的操作,恢复原始的信号。整个过程中,认知子系统需要协同合作,利用信道估计信息,根据用户的特定需要,完成频氆感知及信道分配、发射功率选择、子载波分配等工作。仿真结果证明,应用了OSTBC的认知MIMO系统与未编码系统相比,其信噪比得到了明显的提高。其次,研究了MIMO-OFDM认知无线系统中基于OSTBC的预编码技术。传统MIMO系统的性能会因为信道之间的相关性而大幅下降,因此需要将预编码技术与STC相结合。在学者们对该课题的研究基础上,本文提出一种扩展的预编码方案,该方案允许主用户与认知用户使用多根天线,并将认知用户收发天线两端的相关性也考虑在内。为了得到该方案的最优预编码矩阵,提出一种基于拉格朗日双分解的算法,即设定主用户接收机的干扰功率阈值和认知用户发射机每个子载波的发送功率,利用椭球法,找到一组最优的预编码矩阵F(k),k=1,2,…K,使平均成对差错概率最小。最后,针对认知用户收发天线不同的相关情况,应用本文提出的拉格朗日双分解算法,设计其最优预编码矩阵,并仿真了不同相关情况下的预编码性能。仿真结果表明,在MIMO相关信道中,本文提出的预编码方案即使在有干扰功率限制的情况下依然优于统一功率分配系统的性能。最后,在前两章的研究基础上,运用MATLAB软件,搭建了认知系统中基于OSTBC的预编码软件仿真平台,最终形成了GUI(图形用户界面)。实现对认知系统中基于OSTBC的预编码及其不同信道条件下(瑞利,高斯)、不同调制方式(BPSK,QPSK,8PSK,16QAM)及不同发射／接收天线个数组合(1(?)2,1(?)4,2(?)1,2*2,3(?)1,3(?)4,4(?)1,4*4)时的理论误码率曲线。用户可以选择-组参数设置,比较直观的看到不同环境下基于OSTBC的预编码的优缺点。文章最后以具体的实例说明了本软件平台实现的过程及仿真得到的结果。使用该仿真平台,可以实现人机交互,也为后续的研究提供了极大的便利。