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21世纪以来，随着无线通信领域新兴理论的不断革新，工业技术的不断发展以及用户对多媒体高数据速率日益增长的需求，无线数据业务与无线终端设备数量急剧增加，有限的频谱资源变得愈加紧缺。传统的频谱管理方案把频段固定地分配给各种无线业务，已分配的频段不可再被其他业务占用。这种静态的频谱分配机制导致部分频段变得十分拥挤，甚至达到饱和，而部分频段长期处于未利用状态，致使频谱资源的有效利用率极低，无法满足不断增长的无线通信业务对频谱资源的需求。
在1999年，Mitola教授提出了认知无线电的概念，旨在为频谱资源日益紧缺以及利用率低等问题提供一种动态的频谱分配共享策略。认知无线电一经提出便获得学术界与工业界广泛的关注与深入的研究。在认知无线电技术中，无线用户被分为授权用户和非授权用户两大类，也分别称为主用户与次级用户。主用户可以随时使用授权频段，且被保护不受干扰，而次级用户可以在主用户不使用频段的时间内，接入信道进行数据传输。一旦有主用户重新使用频段，次级用户须停止使用该频段或以足够低的功率继续使用该频段以避免对主用户造成干扰。在该过程中，要求次级用户能精确可靠地感知主用户的存在性，从而决定是否接入频段或者停止使用频段，否则将对主用户造成同频干扰，或造成频段空闲而未被利用。次级用户判决主用户存在性的过程称为频谱感知，是认知无线电的关键技术之一。本文基于认知无线电频谱感知技术的发展现状，开展进一步的研究与分析，主要研究内容与贡献包括：
1.基于多抽头频谱感知和能量检测的两阶段频谱感知方案
针对现有频谱感知算法的不足，研究了物理层频谱感知技术。基于多抽头功率谱估计，提出了一种多抽头频谱感知算法，对主用户频段是否空闲进行判断。所提算法把频谱感知过程建模为二元假设模型，对所观测的频谱首先进行多抽头功率谱估计，然后利用估计的功率谱构建检测统计量，在奈曼皮尔逊准则下推导了闭式的判决门限以及检测概率的表达式。在此基础上，本文将所提出的多抽头频谱感知算法与经典的能量检测算法相结合，构建了两阶段信道化宽带频谱感知架构，并推导了全局的虚警概率与检测概率，以及平均感知时间与信噪比的关系。仿真结果表明，所提出的多抽头频谱感知算法在感知性能上优于传统的能量检测算法、周期图频域检测算法以及特征值检测算法。而两阶段频谱感知架构能在较宽的信噪比范围内保持优于能量检测器以及多抽头频谱感知算法的感知性能，并有效地降低了平均感知时间，具有较高灵活性以满足不同的频谱感知需求。
2.次级用户感知能力受限条件下感知信道自适应选择策略
考虑认知无线电中次级用户感知能力受限的场景，由于感知设备的限制，在同一时段次级用户只能感知部分子信道，研究次级用户感知信道选择问题。把主用户对信道的占用状态建模为离散马尔科夫过程，并假设主用户按自身业务需求接入不同数目的授权子信道，定义了可用信道获取能力性能指标。在此基础上，提出了一种感知信道自适应选择策略，其中包括两种可行的信道选择判决组合。在每一种判决组合下，推导了可用信道获取能力表达式，并给出其算法实现流程。仿真结果显示，相比传统的感知信道随机选择策略，所提出的感知信道自适应选择策略为次级用户在每个时隙如何选择感知子信道起到了一定的指导作用，使得次级用户以更高的概率发现空闲信道，增加次级用户信道接入机会，从而提高整个频谱资源的利用率。
3.基于亚奈奎斯特采样的宽带频谱感知预判决算法
针对目前基于亚奈奎斯特采样的宽带频谱感知技术忽略宽带内只存在噪声的情况，而导致严重的判决错误与无用的计算开销等弊端，本文基于调制宽带变换器压缩采样架构，以经典的频谱感知二元假设模型，利用宽带主用户信号占用频段与未占用频段两种假设下压缩采集样本统计特性的差异性，以采集通道输出样本点的能量和之比为检测统计量，提出了基于通道能量比的宽带频谱感知预判决算法。在奈曼皮尔逊准则下，分别推导了判决门限以及检测概率闭式表达式。理论分析与仿真结果均表明所提出的预判决算法具有较好的抗噪声不确定度特性，在主用户信号先验信息未知与噪声功率电平起伏的情况下保持鲁棒的频谱感知性能。同时，仿真结果显示，增加预判决算法之后，基于调制宽带变换器的频谱感知架构避免了不必要的信号支撑集恢复运算，显著提升了信号支撑集正确恢复概率，降低了额外的计算开销以及由于错误的支撑集恢复导致的高虚警概率。
4.压缩采样架构测量矩阵校准算法
调制宽带变换器压缩采样架构因其实现复杂度低，信号恢复实时性好以及适用与各种模型的输入信号而得到广泛的关注与研究。但由于系统带宽限制以及所使用的伪随机序列波形失真等非理想因素引起的测量矩阵失配问题，严重影响了该压缩采样架构信号恢复的准确性。针对该问题，本文设计了一种列满秩适定校准方法，用于消除周期伪随机序列非理想波形引起的宽带调制变换器测量矩阵失配，从而降低信号恢复误差。仿真结果显示所提出的校准算法所获得的测量矩阵元素值与矩阵元素真实值之间具有高度的一致性，基于校准之后的测量矩阵，调制宽带变换器对信号重构的准确性以及信号支撑集的正确恢复概率均得到显著提高。
在1999年，Mitola教授提出了认知无线电的概念，旨在为频谱资源日益紧缺以及利用率低等问题提供一种动态的频谱分配共享策略。认知无线电一经提出便获得学术界与工业界广泛的关注与深入的研究。在认知无线电技术中，无线用户被分为授权用户和非授权用户两大类，也分别称为主用户与次级用户。主用户可以随时使用授权频段，且被保护不受干扰，而次级用户可以在主用户不使用频段的时间内，接入信道进行数据传输。一旦有主用户重新使用频段，次级用户须停止使用该频段或以足够低的功率继续使用该频段以避免对主用户造成干扰。在该过程中，要求次级用户能精确可靠地感知主用户的存在性，从而决定是否接入频段或者停止使用频段，否则将对主用户造成同频干扰，或造成频段空闲而未被利用。次级用户判决主用户存在性的过程称为频谱感知，是认知无线电的关键技术之一。本文基于认知无线电频谱感知技术的发展现状，开展进一步的研究与分析，主要研究内容与贡献包括：
1.基于多抽头频谱感知和能量检测的两阶段频谱感知方案
针对现有频谱感知算法的不足，研究了物理层频谱感知技术。基于多抽头功率谱估计，提出了一种多抽头频谱感知算法，对主用户频段是否空闲进行判断。所提算法把频谱感知过程建模为二元假设模型，对所观测的频谱首先进行多抽头功率谱估计，然后利用估计的功率谱构建检测统计量，在奈曼皮尔逊准则下推导了闭式的判决门限以及检测概率的表达式。在此基础上，本文将所提出的多抽头频谱感知算法与经典的能量检测算法相结合，构建了两阶段信道化宽带频谱感知架构，并推导了全局的虚警概率与检测概率，以及平均感知时间与信噪比的关系。仿真结果表明，所提出的多抽头频谱感知算法在感知性能上优于传统的能量检测算法、周期图频域检测算法以及特征值检测算法。而两阶段频谱感知架构能在较宽的信噪比范围内保持优于能量检测器以及多抽头频谱感知算法的感知性能，并有效地降低了平均感知时间，具有较高灵活性以满足不同的频谱感知需求。
2.次级用户感知能力受限条件下感知信道自适应选择策略
考虑认知无线电中次级用户感知能力受限的场景，由于感知设备的限制，在同一时段次级用户只能感知部分子信道，研究次级用户感知信道选择问题。把主用户对信道的占用状态建模为离散马尔科夫过程，并假设主用户按自身业务需求接入不同数目的授权子信道，定义了可用信道获取能力性能指标。在此基础上，提出了一种感知信道自适应选择策略，其中包括两种可行的信道选择判决组合。在每一种判决组合下，推导了可用信道获取能力表达式，并给出其算法实现流程。仿真结果显示，相比传统的感知信道随机选择策略，所提出的感知信道自适应选择策略为次级用户在每个时隙如何选择感知子信道起到了一定的指导作用，使得次级用户以更高的概率发现空闲信道，增加次级用户信道接入机会，从而提高整个频谱资源的利用率。
3.基于亚奈奎斯特采样的宽带频谱感知预判决算法
针对目前基于亚奈奎斯特采样的宽带频谱感知技术忽略宽带内只存在噪声的情况，而导致严重的判决错误与无用的计算开销等弊端，本文基于调制宽带变换器压缩采样架构，以经典的频谱感知二元假设模型，利用宽带主用户信号占用频段与未占用频段两种假设下压缩采集样本统计特性的差异性，以采集通道输出样本点的能量和之比为检测统计量，提出了基于通道能量比的宽带频谱感知预判决算法。在奈曼皮尔逊准则下，分别推导了判决门限以及检测概率闭式表达式。理论分析与仿真结果均表明所提出的预判决算法具有较好的抗噪声不确定度特性，在主用户信号先验信息未知与噪声功率电平起伏的情况下保持鲁棒的频谱感知性能。同时，仿真结果显示，增加预判决算法之后，基于调制宽带变换器的频谱感知架构避免了不必要的信号支撑集恢复运算，显著提升了信号支撑集正确恢复概率，降低了额外的计算开销以及由于错误的支撑集恢复导致的高虚警概率。
4.压缩采样架构测量矩阵校准算法
调制宽带变换器压缩采样架构因其实现复杂度低，信号恢复实时性好以及适用与各种模型的输入信号而得到广泛的关注与研究。但由于系统带宽限制以及所使用的伪随机序列波形失真等非理想因素引起的测量矩阵失配问题，严重影响了该压缩采样架构信号恢复的准确性。针对该问题，本文设计了一种列满秩适定校准方法，用于消除周期伪随机序列非理想波形引起的宽带调制变换器测量矩阵失配，从而降低信号恢复误差。仿真结果显示所提出的校准算法所获得的测量矩阵元素值与矩阵元素真实值之间具有高度的一致性，基于校准之后的测量矩阵，调制宽带变换器对信号重构的准确性以及信号支撑集的正确恢复概率均得到显著提高。