随着通信技术的不断发展,无线通信系统逐渐从以传输语音数据为主的窄带系统,转变为以传输多媒体信息为主的高速宽带系统,这导致无线通信系统对频谱资源的需求日益增加。可用的频谱资源却十分有限,已经越来越不能满足无线通信需求。现有的资源分配方案是：根据通信业务或者通信类型的不同,为其分配专用的频谱资源。这种不够灵活的分配方式,是导致如今频谱资源紧缺的主要原因。动态频谱接入方式可以有效的提高频谱使用效率,而认知无线电技术是实现动态频谱接入的关键。因此,研究认知无线电技术对于提高频谱使用效率,缓解频谱资源紧张有积极的意义。认知无线电是以软件无线电为基础的一种智能无线通信系统。通过观察学习外部无线环境,根据从RF端接收到的信号对系统内部参数进行自适应的改变(如发射能量、载波频率、调制方式等),以达到更好的通信效果。本文对认知无线电中的几大关键技术进行深入研究,包括：本地频谱感知技术、合作频谱感知技术、恶意用户检测、感知参数优化、信道估计算法和频谱资源分配方案等。频谱感知是认知无线电的关键技术之一,性能优越的频谱感知技术是提高认知用户通信性能以及为授权用户提供充足保护的重要因素。论文在第二章对频谱感知技术进行了深入的研究。首先介绍了本地频谱感知的基本概念以及在认知无线电中最受关注的本地频谱感知技术：能量检测。接着,针对能量检测在噪声不确定环境中容易产生感知性能降低的问题,提出了一种具有抵抗噪声不确定性的本地频谱感知算法。该算法基于信息论准则检测算法,通过引入门限调整参数ρ,灵活的调整系统虚警概率。此外,该算法可以在不知道授权用户信号以及噪声方差等相关信息的条件下,可靠的检测出授权用户。与能量检测相比,该算法能有效的抵抗由噪声不确定性带来的检测性能退化问题,是一种实用的本地频谱感知算法。由于本地频谱感知结果容易受到隐藏节点和阴影效应的影响,使感知结果不可靠。针对这个问题,论文接着对合作频谱感知进行了分析和研究。简单介绍了合作频谱感知的常见算法,提出一种改进的D-S合作频谱感知算法,该算法充分利用各用户之间的信噪比差别,给出各用户不同的权重值。在融合各节点的感知信息时,充分利用各用户的权重值,消弱感知性能差的用户对系统感知结果的影响。最后,针对认知网络中可能存在恶意用户,影响网络检测性能的问题,提出一种恶意用户检测算法。该算法可以有效的检测出总是报0和总是报1的恶意用户。此外,还可以检测出以一定概率报0或1的更隐蔽的恶意用户,所以该算法是一种稳健的恶意用户检测算法。第三章对频谱感知中感知参数的权衡关系进行了研究,首先介绍了频谱感知中常见的权衡关系,指出参数优化的目的主要有两种：一是提高系统的发现概率或者降低系统的虚警概率,二是选择合适的感知参数,优化认知用户的吞吐量或者频谱利用率。接着分析了频谱感知时间与数据传输时间以及频谱感知时间与系统频谱效率的关系。文章推导出了单用户感知中最优频谱感知时间的表达式,最优感知时间不仅为授权用户提供充足的保护,还能为认知用户提供更多的数据传输时间。最后,研究了合作频谱感知中,系统频谱效率与合作感知时间的关系。合作频谱感知可以提高系统感知性能,用更少的时间达到目标发现概率,为合作用户提供更多的数据传输时间。当认知用户发现频谱使用机会时,除了使用高性能的频谱感知算法对授权用户的活动状态进行周期性的监测,为授权用户提供充足保护之外,还应当充分利用宝贵的频谱使用机会,让认知设备与其接收端进行及时、有效的数据通信。所以,高性能,低复杂度的通信方式和算法也是认知网络和设备面临的关键问题。正交频分复用作为一种高效的频谱利用方式,是IEEE 802.22工作组积极考虑的认知无线网络通信方式。第四章根据这些现状,提出一种基于OFDM的低复杂度、高性能的信道估计算法。该算法不需要用户的任何先验知识,通过选择合适的平滑参数λ来获得最优的估计信道。该算法的复杂度与线性内插法是一个数量级,而其性能却远远高于线性内插法,接近MMSE的估计性能,是一种具有实际应用价值的信道估计算法。最后,论文在第五章介绍了基于OFDM认知蜂窝网络的频谱资源分配问题。首先给出了传统蜂窝网络中频谱资源分配的主要方法,以及这些方法具备的优缺点。接着,介绍了下一代无线通信以及LTE中提到的动态频谱复用方式。最后,针对认知蜂窝网络中具有两个不同性质工作频率的特点,给出了认知蜂窝网络中的上行和下行链路的最优频谱分配方案,充分发掘TV频段的优点,提高网络中的边缘用户的频谱效率和吞吐量,进而提高整个网络的性能。