本文以认知无线电中的频谱感知和盲信道估计技术为研究课题,重点研究了以下两个部分的内容:基于Overlap FFT(Fast Fourier Transform)结构的频域能量检测技术和基于高阶统计量的盲信道估计技术,具体贡献如下。在传统的认知无线电信号频域能量检测的基础上,引入了一种基于Overlap FFT帧的频域能量检测架构。首先基于复正弦信号和加性白高斯噪声环境,从理论上对Overlap FFT架构下的频域能量检测算法的检测概率和虚警概率进行了推导,并给出了检测概率和虚警概率与Overlap FFT帧数量、帧间重叠率、信噪比以及检测门限的关系式。然后,通过Matlab平台搭建了基于Overlap FFT架构的频域能量检测器,并使用复正弦信号进行蒙特卡洛仿真,验证了对该架构检测性能的理论分析的准确性,并以仿真结果为支撑,分析了该架构的检测性能随接收数据长度、信噪比和帧间重叠率等参数变化的规律。此外,通过使用OFDM信号进行不同帧间重叠率下的检测性能仿真,并与常用的基于循环平稳特性的FSM(Frequency Smooth Method)检测算法作对比,验证了基于Overlap FFT架构的频域能量检测算法的实用意义和优越性。在对认知无线电盲信道估计技术的研究中,对比研究了时域上基于高阶统计量的盲信道估计算法,并通过蒙特卡洛仿真,验证了这些算法在认知无线电盲信道估计问题中的有效性。同时,发现信源迭代的逆滤波器误差法在低信噪比的条件下,估计性能不理想;而基于累积量匹配的拟合误差法和基于零空间的方程误差法则需要良好的信道参数初始估计值。针对时域盲信道估计算法的不足,研究了一种基于高阶谱并行因子分解的盲信道估计技术。首先,详细地论述了基于高阶谱张量的MPD/SPD(Multiple/Single Parallel Factor Decomposition)算法原理,并通过蒙特卡洛仿真对比了MPD与SPD算法的估计性能与观测数据长度、信噪比和信道阶数估计值等参数的关系。然后,针对MPD/SPD算法中存在的固有模糊度问题,提出了基于MIMO逆滤波器均衡的EMPD/ESPD(MPD/SPD with Equalizer)算法,并通过仿真实验验证了其补偿MPD/SPD算法固有模糊度的有效性。最后,通过与时域盲信道估计算法进行仿真性能对比,验证了EMPD/ESPD算法的优越性。