认知无线电技术一方面是为了提高频谱利用率,另一方面是为了改善通信质量,主要应用在频谱管理、自适应通信等领域。频谱感知是认知无线电系统完成频谱分析、决策及可靠传输的必要前提,为了更高效地利用频谱空闲机会,宽带频谱感知技术的需求日趋增加。由于基于预测的宽带频谱感知技术可以减少检测信道,备受研究者的关注。为了实现宽带频谱快速感知,本文设计了时-频域联合预测、粗感知和细感知相结合的感知方法,在频域减小感知带宽、在时域减少预测时间,并将宽带频谱快速感知技术应用于自适应通信系统,测试感知性能。主要研究内容如下:1.针对100MHz-3GHz范围的频谱快速感知,提出基于相关信道聚类、估计及多步预测的离线粗感知方法。将待感知的宽带频谱平均划分为若干个子信道,根据信道之间的相关性采用基于密度的聚类算法将信道分簇,并对聚类簇中连续信道最多的组合进行占用状态的检测和估计,选取空闲状态连续最多的信道组合进行多步预测,最后根据粗感知结果和业务服务质量需求,选择需要细感知的信道,从而减小感知带宽和预测时间。2.由于单一神经网络进行多维频谱多步预测的精度有限,构建了混合长短期记忆网络Seq2Seq和卷积神经网络的预测模型,实现了宽带频谱多步预测。并行Seq2Seq模型实现各信道的多步预测,卷积神经网络充分挖掘信道之间的相关特征,使得特定步长的预测正确率大于0.9。3.针对频谱预测的性能仍不能满足认知用户的需求,构建基于可重置滤波器组和能量检测的仿真模型,实现宽带频谱细感知,提出了根据频谱感知结果的子带空闲率重置滤波器组子带数的方法,在检测概率大于0.9的前提下通过选择合适的子带数而减小计算复杂度。4.为了宽带频谱快速感知方法的工程化,将其应用于自适应通信系统。设计了自适应发射机和接收机的通信架构,并在软件无线电平台上测试宽带频谱感知性能,通过实验分析,测试结果均达到用户需求的指标。根据频谱细感知结果和业务服务质量需求,采用混沌量子海豚群决策算法优化发射功率和调制方式两个通信参数。