电磁频谱资源是促进国家发展、推动社会进步的核心战略资源,深入研究具备快速、精细感知能力以及广域频谱覆盖能力的宽带频谱感知方法,对实现高效电磁频谱管理、掌握频谱主动控制权至关重要。基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）的频谱感知方法凭借对宽带频谱的高效捕获能力成为实现宽带频谱感知的重要途径。然而,随着无线通信技术的发展以及电磁频谱环境的复杂化,在实际应用中,宽带压缩频谱感知方法依然面临着诸多挑战,如计算复杂度高、频谱稀疏性利用率不足、感知精细度低以及频谱范围超出单一节点感知极限等。针对以上问题与挑战,本论文以CS理论为基础,从提升单一节点的感知性能与优化多节点调度策略出发,面向实际应用,以压缩域信号处理、频谱稀疏性挖掘、以及电磁频谱全波段覆盖感知为研究点展开研究,主要的研究内容包含以下几个部分:（1）针对现有压缩频谱感知方法在应用中需要信号重构、计算复杂度高的问题,提出了一种压缩域迭代滤波算法（Iterative Compressive Filtering,ICF）,实现了基于非信号重构的宽带压缩频谱感知。该算法利用正交投影在压缩域内构建“带阻滤波器”,逐一识别频谱中的活跃用户的频谱占用情况,无需重构原始时域或频域信号,直接在压缩域中对频谱完成盲检测,降低了计算复杂度,提高了频谱感知的实时性与检测成功率。仿真结果显示,与基于经典OMP和Co Sa MP算法的频谱感知方法相比,在不同的信噪比条件下,本文提出的ICF算法检测成功率都有不同程度的提升,特别是在频谱占用度高的情况下,ICF算法能够将检测成功率提升30%-40%;同时,ICF算法的平均运算时间比OMP算法少50%左右,比Co Sa MP算法少80%左右。计算复杂度的降低与检测成功率的提升为保障频谱感知的实时性、增加通信截获概率提供了技术基础,也为提升感知设备的能源效率提供了可能性。（2）针对频谱日渐“拥挤”、现有压缩频谱感知方法中固定频段划分策略导致频谱稀疏性利用不足、感知分辨率低的问题,提出了基于自适应带宽划分（Adaptive Bandwith Division,ABD）的压缩频谱感知方法,在不增加硬件复杂度情况下提升了检测精细度与成功率。该方法在不改变原调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter,MWC）硬件结构的基础上,按照接入用户的带宽需求或通信平台的感知精细度要求,对频谱测量值进行自适应划分,进一步挖掘了原始信号在子频段内的联合稀疏性;并根据子频段之间的相关性,提出了支撑集原子最优选择策略。理论分析证明,本文提出的ABD方法能够将信号的联合稀疏度约束在一个上界更低、波动更小的范围内,从而保障频谱感知的成功率;同时,自适应划分方法通过对测量值的二次划分,提升了频谱感知的精细度,能够挖掘更多的通信机会。仿真结果显示,在相同信噪比条件下,频谱中活跃用户数目增多、频谱稀疏性降低时,ABD方法的检测成功率比传统MWC方法高出45%。该方法能够在实际应用中为复杂频谱环境下的动态频谱共享与智能接入提供技术保障。（3）针对实际电磁频谱范围极度拓宽、远远超出单一节点感知范围的难题,在ICF与ABD方法提升了单一节点频谱感知性能的基础上,本文提出了一种基于感知收益最大化的多节点频谱感知策略,利用有限数量的节点,通过各节点在不同频段之间切换,实现对超宽带电磁频谱的全波段时频覆盖检测。在充分考虑复杂频谱环境中信道信息不确定的条件下,将各个节点在不同时隙、不同频段之间切换的路径规划问题抽象为感知收益最大化问题,通过对节点调度策略矩阵逐行进行二值化求解,进而得到最优的节点调度及频段切换策略。仿真结果显示,该策略能够以有限数量的节点完成对电磁频谱的时频覆盖与感知任务,在不同信道信息不确定模型下达到检测收益稳定最大化。该策略的提出为超宽带电磁频谱感知的应用提供了可行的方案,为实现更加全面的电磁频谱管理提供了技术基础。综上所述,本文中针对宽带压缩频谱感知在应用中面临的实际问题,从单节点性能提升与网络级感知策略出发,给出了可行的解决方案。针对快速感知与精细感知所面临的难题,分别提出了ICF算法与ABD方法,为军事与民用通信领域提供了一种高性能、高能效、适用范围更加广阔的节点级频谱感知算法;在提升了单个感知节点性能的基础上,研究了网络级的多节点最优调度策略,实现对超宽带频谱的时频覆盖检测。与现有的感知方法比较结果显示,本文提出的方法与策略能够提供速度更快、分辨率更加精细、覆盖范围更广的感知能力。通过以上研究,在一定程度上完善了宽带压缩频谱感知技术的理论基础,推动了基于压缩感知理论的宽带频谱感知技术进一步实用化,为实现更加高效的频谱管理提供了技术支撑。