频谱感知是认知无线电系统中最主要的任务之一,如何对宽频段内众多目标信号进行检测,已成为宽带频谱检测的瓶颈。压缩感知理论的提出,为解决这一问题带来了突破性的变革,但是目前研究学者对压缩感知理论应用于信号处理的研究还没有进入实质性的阶段。本文首先基于随机解调器RD (Random Demodulator)理论,实际制作了压缩感知理论的硬件采样实验板,验证压缩感知理论的硬件采样功能。实验数据表明,压缩感知理论的硬件采样平台在实际中能够以低于奈奎斯特准则的采样率对模拟信号进行采样,并且重构算法能够根据采样数据重构出原始信号。然后,为实现对宽频信号的频谱检测,本文基于压缩感知理论,搭建了一种基于频域采样器FRD (Frequency-domain Random demodulator)的仿真平台,实现信号的频域采样和重构。通过信号源、FRD采样和重构恢复三个模块完成对信号进行频域转换后的低速抽样判决,获得频域采样数据,并利用l1范数优化问题对采样数据进行重构恢复。仿真结果表明,相比RD采样和MWC采样,频域采样器的采样数据更准确,信号重构效果更好。最后,在研究压缩感知理论采样功能的基础上,本文结合OFDM信号频谱具有稀疏性,并且呈现块聚集的结构化特点,搭建了基于结构化的OFDM信号检测平台来实现对以OFDM为调制方式的主用户的检测。检测平台中待检测信号模块、采样模块、重构模块主要完成对主用户是否活跃的检测,性能分析模块则完成对检测平台检测效果的性能分析比较。检测平台的实验数据表明,本文搭建的检测平台在活跃的主用户不超过15个的情况下,基本可以实现完全检测。