当前,大多数国家和地区都采用静态(固定)分配频谱的方式来管理频谱资源,这种分配频谱的方式会产生信号检测中的第一大难题:频谱资源的利用率低。再者,新兴的无线通信业务随着无线通信技术的发展不断的出现,需要大量的频谱资源来支撑其发展,但是目前可分配使用的频谱资源却越来越稀少,这就出现了信号检测中的第二个难题:可利用的频谱资源紧缺。为了解决这两大难题,在当前的信号检测的技术背景下,一个有行之有效的方法就是利用认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术来感知空闲频谱并动态频谱接入方式来利用频谱资源。本文将重点研究CR的核心技术:频谱检测技术。能量检测算法(Energy Detection)是目前研究比较成熟、应用广泛的频谱检测技术。但是噪声功率的不确定性直接影响了其检测性能。由新加坡学者Zeng和Liang提出的基于统计协方差的频谱检测算法对噪声不确定性具有鲁棒性,它不需要知道信号、信道以及噪声等先验信息,是一种盲检测算法。设备的最大检测带宽通常是固定不变的,当需要检测的频带范围很宽时,设备不可能一次性就完成对全宽带的检测,采用步进能量算法可以实现软件无线电(Software Defined Radio,SDR)平台的宽带频谱感知的功能,但是该方法对噪声功率不确定性非常敏感,考虑到基于信号采样自相关的检测法对噪声不确定性有很好的鲁棒性,采用步进方法可以进一步提高SDR在实际应用中的宽带频谱检测性能。因此,本文在研究认知无线电频谱检测技术的基础上,提出了基于信号采样自相关的步进宽带频谱感知方法。本文结构安排如下:首先指出当前频谱管理中存在的问题,并提出利用认知无线电技术可以有效地解决存在的问题,然后对目前较为常用的频谱检测技术的研究现状进行分析,来阐明本文的研究目的和意义。第2章的内容主要是阐述了几种较为经典的频谱检测技术的原理和特点,在此基础上对频谱检测技术进行分类和比较。最后简单介绍了噪声功率的不确定性对能量检测算法的影响。第3章首先介绍信号检测领域的基本准则,再给出基于信号采样自相关的频谱检测算法,得出判决门限的理论计算公式。最后,本文提出了一种兼顾检测概率和虚警概率这两个性能指标对门限值的影响,来确定可选检测门限值的新方法。第4章中提出认知无线电中信号采样自相关的步进方法的宽带频谱检测算法,同时,为了总体上能够平衡检测时间和频带带宽分辨率之间的矛盾关系,本文在原来的算法基础上提出了改变步进值的步进宽带频谱检测算法。最后,利用MATLAB仿真软件对算法的相关检测性能进行仿真与分析。