认知无线电CR(Cognitive Radio)作为一种革命性智能共享技术,可显著提高频谱利用率。认知无线电使用动态频率接入,应具备自动检测无线电频谱空洞功能。建立认知无线电网络CRN(Cognitive radio networks)首要解决的核心问题是如何采用频谱感知技术准确地识别频谱空穴,检测授权用户出现。在认知用户和授权用户工作在相同频段的情况下,认知用户如何采用功率控制技术调整传输功率在保证授权用户服务质量的同时实现动态频谱接入和频谱共享。本文主要研究认知无线电网络中的频谱感知技术和功率控制技术,创新点主要体现在认知用户智能感知与传输功率控制技术方面。文章首先分析了课题的研究背景与意义,国内外发展现状,简要介绍认知无线电主要关键技术,然后总结分析了现有频谱感知技术。重点讨论一种基于认知无线电技术的802.22无线区域网系统授权用户频带特征感知方案。研究中主要针对DVB-T、AM无线麦克风两类授权用户信号特点进行精细感知,并着重分析了循环周期长度和延时等参数对检测性能的影响。结果表明增加计算自相关函数时的循环周期长度或采样点数,降低延时,都有利于信号检测,从而验证了该算法的优良性。该算法可以改善系统频谱感知性能,更好地保护授权用户,充分挖掘频谱资源。其次,在分析认知用户与授权用户共存模型的基础上,提出了基于授权用户功率检测的自适应感知阈值的设定方法和接入控制方案,并针对IEEE802.22无线区域网中的授权用户,分别进行数学分析和实际模型仿真。通过自适应感知阈值调整控制认知用户发射功率,能保持恒定的漏检和虚警概率,获得最佳的频谱感知性能,使认知用户在不对授权用户产生干扰的同时与授权用户最佳共存。最后,基于非视距(NLOS)环境下的单次反射统计信道模型,由双基站测得多组经由多个散射体反射的移动台的电波到达角(AOA)和主基站提供的电波到达时间(TOA),提出了一种结合神经网络和加权质心算法来实现授权用户定位的新方法即基于移动终端周围散射体信息利用主次双基站来定位主用户。描述了定位模型和定位算法,结合神经网络对散射信息进行修正估计和定位计算,将授权用户定位结果代入自适应感知阈值算法。该算法能有效地抑制NLOS误差,进一步提高定位精度,便于认知用户更准确地自适应调整感知阈值,降低阈值误差。通过分析比较各种定位算法的定位误差对感知检测性能产生的影响,表明本文的定位算法可以改善检测性能,获得较准确的共存概率。