随着认知无线电的推广和应用,通信侦察系统必须具备快速有效地检测信号的能力。与奈奎斯特采样相比,欠采样能够解决宽频带稀疏分布信号超高速采样的难题,逐渐成为宽带信号采集的研究热点。现有基于欠采样的宽带信号检测算法鲁棒性差、复杂度高,对直扩信号的研究鲜有涉及。鉴于此,本文在欠采样条件下,利用采样数据构造检测统计量,对上述问题进行了研究和探索。针对欠采样条件下宽带信号的鲁棒盲检测,在压缩采样理论的基础上,提出一种基于特征值能量的检测算法。算法首先以循环频率等于零时的循环自相关矩阵为研究对象进行特征值分解,并构造检测统计量;然后推导建立压缩采样数据与循环频率等于零时的循环自相关矩阵之间的关系,利用循环谱密度的稀疏性,由前者重构得到后者;最后通过研究检测统计量的分布情况得到检测门限。仿真结果表明,该算法具有更好的检测鲁棒性和相对低的计算复杂度。针对欠采样条件下宽带信号的低复杂度盲检测,在互质采样理论的基础上,提出两种检测算法,分别是基于互质采样的检测算法和基于改进的广义互质采样的检测算法。算法一首先利用两路互质的欠采样数据对循环频率等于零时循环自相关矩阵进行估计,并构造检测统计量;然后对检测门限进行推导,从而实现信号检测;此外,算法还对其它检测方法的可行性和广义互质采样的实用性进行了探究。仿真结果表明,该算法采样率低、复杂度小,能够较好地解决低复杂度盲检测的问题。在算法一的基础上,算法二在以下两个方面做出了改进:一是提出普适性更强的改进广义互质采样,在不增加数据长度的情况下,通过增加平均次数提高了循环自相关矩阵的估计精度;二是提出坐标组合的快速算法,利用递推关系有效地降低算法复杂度。仿真结果表明,该算法在观测数据长度较小时改善效果明显。针对已知规格直扩信号检测的可行性分析,首先在奈奎斯特采样的条件下,提出一种基于循环谱密度截面包络的载频估计算法,进而设计检测方案。该方案包含划带检测、载频估计和相关匹配等三个环节。仿真结果验证了算法和方案的有效性。在此基础上,在欠采样的条件下,给出了目前研究难有突破的原因和可行性的分析。