无线通信的发展历程始终面临着无限增长的无线应用需求与有限的频谱资源之间的冲突问题。通过允许非授权用户在不影响授权用户权益的前提下接入空闲频段，提高现有授权频段的利用效率，认知无线电技术被认为是减缓该矛盾的一种很有潜力的方法。另一方面，通过发展新型信息传输维度，提高无线通信系统的频谱效率，从而缓解频谱资源紧张的问题。考虑到无线信号独特的随机特性，本文将从上述两个方面出发，研究基于信号统计特性的关键技术在认知无线网络中的应用，并探索信号统计特性在提升无线通信系统容量方面的可行性。本文的主要贡献具体如下:　　 其一，针对认知无线网络中的频谱感知算法，本文利用信号统计分析的方法研究了循环平稳标识的检测问题。基于循环平稳标识的网络协调算法可以很好地促进认知无线网络中各无线系统之间的和谐共存，然而其性能取决于对循环平稳标识检测的可靠性。本文推导并分析了循环平稳标识的统计特性，给出了循环自相关函数估计误差的理论协方差矩阵，在此基础上提出了一种近似最优的似然检测算法。同时，对该算法在平坦衰落以及双选择性衰落环境下的性能进行了分析。　　 其二，针对认知无线网络中的协作感知算法，本文研究了协作感知算法中感知性能和吞吐量之间的冲突问题。由于决策信息的汇集需要占用时频资源，认知无线网络吞吐量与感知性能之间存在一个折中。本文提出了一种基于循环平稳标识的决策信息汇报算法，将决策信息以循环平稳标识的形式内嵌到CDD-OFDM(CyclicDelayDiversity-OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)信号中，在不占用额外的系统资源下，实现决策信息的汇聚，有效解决了感知性能与系统吞吐量之间的矛盾。　　 其三，针对新型信息传输维度的问题，本文从信号的统计特性出发，探索在传统确定性信息传输维度的基础上增加一维基于信号统计特性的信息传输维度。考虑到CDD-OFDM信号独特的循环平稳特性，不同的循环延时矢量对应的循环平稳特性不同，本文提出了循环延时调制方式，通过构造信息比特与循环延时矢量之间的双映射关系，实现信息比特对循环平稳特性的调制。同时，本文给出了一种最大似然检测算法，实现了对循环延时调制信号的解调。