自1999年Mitola博士提出认知无线电的概念以来，许多学者在该领域投入了大量的研究，并且也随着诸多新生概念的提出，人们将更多其它学科的研究内容与认知无线电相结合，使认知无线电成为了一门综合性的学科门类。同时认知无线电也形成了具有自己特色的技术，比如频谱聚合，多载波功率分配等。而其中，频谱感知技术则是认知无线电所必须具备同时也是所独有的技术。频谱感知技术主要是根据需要，对外界环境的状态进行信息获取，其中可以是感知信道状态，也可以是感知授权用户的出现与否。本文的频谱感知技术主要是基于后者的研究。传统的频谱感知技术主要有匹配滤波器检测、能量检测以及循环平稳特性检测。本文主要利用循环平稳特性检测法，因为此种检测方法能够利用信号的循环平稳特性将信号与噪声很好的进行区分从而检测授权用户的存在与否。本文首先介绍了循环谱的基础理论，同时对循环谱的发展做了一个概述。接着，本文以QPSK信号以及扩频信号为例，研究了利用信号循环平稳特性检测信号的可行性并且推导证明了人工信号在非零循环频率点存在峰值。同时，本论文也从理想状态与实际状态两方面研究了噪声对于循环谱感知的影响，也证明了循环谱在非零循环频率点对于噪声的抑制作用。本文在循环谱检测中的时域平滑算法的基础上，对其进行改进，提出了基于循环谱的双门限自适应感知算法，以减小频谱感知的时延。本文研究了信号的循环谱模型，分析了其所服从的概率分布函数，并且以非零循环频率点的能量作为信号检测的统计量，推导得出了在不同授权用户状态下的均值与方差，从而得到了检测概率、虚警概率与判决门限值的关系。同时本文还考虑了FFT变换所引入的字长效应和舍入误差，得到了其均值与方差的修正公式。本文利用贝叶斯准则中的最小代价函数准则，证明了其准则是一个凸优化过程，并且利用凸优化工具得到了最优的判决门限。同时本文还提出了第二判决门限，根据所设定的置信度的不同，得到不同的第二判决门限，该算法能够根据所得检测量值的不同自适应地选择迭代的次数，从而达到自适应减小计算量的目的。最后，本文在FPGA的仿真平台上对其估计时延进行了仿真研究，证明了其估计时延完全可以满足当前移动通信系统的频谱感知需求。