在目前无线电频谱资源日趋紧张的情况下,认知无线电技术在不影响授权用户正常工作的前提下,能够以机会的方式动态使用未占用的授权频段,可以有效地提高频谱利用率。因此,近年来认知无线电技术受到了广泛地关注,已成为公认的下一代移动通信的备选技术。频谱感知是认知无线电的核心技术。分析表明,在恶劣的电磁传播环境下,无线信道的衰落特性严重影响了频谱感知的性能。然而已有的频谱感知技术大多将时变信道的衰落信息作为隐藏状态不予估计,其主要原因是最初选择的认知场景相对比较简单。实际应用中,认知无线电技术大多将应用于动态不确定性的信道环境,因此本文将信道的时变衰落特性纳入频谱感知研究中,目的是提升认知无线电技术应用的普遍性。论文的主要工作包括:提出了一种联合信道衰落估计的频谱感知新算法。该算法基于动态状态空间模型,根据信道衰落与授权用户状态对观测信号的影响,将信道状态及授权用户工作状态建模为一伯努利随机有限集,并设计出一种基于粒子滤波实现的伯努利滤波机制,迭代估计该集合的后验概率密度,从而检测出授权用户的工作状态。在上述算法的基础上,设计出一种联合信道衰落估计的协作频谱感知算法,并提出了一种基于认知路由的新型频谱共享网络。相比于传统的协作感知算法,新算法不仅提升了频谱感知性能,而且可以估计出整个网络的动态信道信息,该信息可用于网络优化与通信。论文的结构安排如下:第一章概述了本论文的研究背景、目的及研究意义;第二章综述了认知无线电中频谱感知的关键技术,并分类分析了现有算法的优势与劣势;第三章阐述了设计新型频谱感知框架所需的理论基础和时变衰落信道下认知系统的动态模型;第四章设计了单节点联合估计算法,推导论述了伯努利滤波机制,并设计了累加观测量的算法,对伯努利算法进行了改进;第五章提出了协作式联合估计方案,并设计了相应的频谱共享认知网络,分析了新算法在协作感知应用中出现的弊端,设计了一种粒子重组机制,有效解决了算法复杂度高的问题;第六章本文的总结与展望。