认知无线电是一种智能无线通信系统,可以通过利用在某一时间留下的频谱空洞,大大提高频谱利用率,解决频谱资源紧张的问题。OFDM是目前公认的比较容易实现频谱资源控制和有效利用的传输方式,是认知无线电首选的复用和调制技术。将OFDM应用于认知无线电,将整个频带划分为若干个OFDM子载波,只利用没有被占用的子载波传输数据,即构成非连续的OFDM,即NC-OFDM(non-contiguous OFDM)。本文介绍了NC-OFDM的基本结构,遇到的一些挑战等。着重研究了NC-OFDM的一些关键技术,主要内容如下:第一,研究了NC-OFDM的峰值平均功率比。在分析NC-OFDM信号的峰均比(PAPR)时,从符号的相关特性出发,推导出了NC-OFDM信号的相关函数,并用相关系数对相关性进行度量,提出了当信号的相关系数小于0.08这个门限时,可以近似认为信号不相关,并可以用公式计算PAPR的互补累计分布函数(CCDF)。在研究NC-OFDM的PAPR降低技术时,提出了一种基于部分传输序列和交织方法的自适应的降低PAPR的方法。该方法能够大幅度地降低PAPR,并且计算量较小。第二,研究了NC-OFDM的同步技术。本文系统地分析了OFDM系统的同步技术,研究了基于循环前缀的最大似然算法,该算法计算量小、冗余度低、实现简单,可同时进行定时和频偏的估计。在将该算法应用到NC-OFDM系统时,存在一些限制,诸如可用子载波不能太少,频偏估计的范围比较小。然后又研究了基于PN重复序列的时间频率同步算法,在分析时间同步时,对Tufvesson时间同步目标函数进行了修正,使得目标函数只有一个峰值输出,极大地减少了虚警概率。在分析频率同步时,研究了二次迭代频率方法,先用间隔较近的序列做相关实现粗同步,频率补偿之后,再用循环前缀做二次估计,这样能获得大的估计范围和高的估计精度。此方法能够较好地应用于NC-OFDM系统。最后,研究了高效的FFT算法。在NC-OFDM的IFFT/FFT运算中,将有大量的0输入/输出,针对这个特点,文中将高效的变换分解算法用于NC-OFDM中,并与传统的修剪算法进行了比较。该算法简单易行,能够明显地减少计算量,并且不需要执行条件语句。