随着无线通信技术的发展,人们开始追求更高速且更可靠的通信方式。这需要在移动通信中需要使用更多的频谱进行数据传输,而与之矛盾的是固有频谱资源具有不可再生性。因此将现有的长期演进技术(Long Term Evolution,LTE)发展为非授权频谱的LTE系统(LTE Unlicensed,LTE-U)就成为扩展频谱资源简单有效的解决方法。目前5GHz附近的非授权频谱广泛被无线局域网(Wireless Local Area Network,WLAN)和雷达信号使用,在现有LTE-U标准中,用户终端检测到不同的信号需要遵循不同的避让准则,因此要求使用的频谱检测算法具有信号识别功能和较低的复杂度。基于对认知无线电中现有的三种频谱感知算法的分析,只有循环平稳检测在应用中可以实现LTE-U系统中信号识别的功能。但传统的循环平稳检测算法具有极高的计算复杂度,不能满足终端芯片的硬件要求。因此在对循环平稳检测算法的三种实现方案进行深入研究后,提出基于单一切面的优化FFT累加算法(FFT Accumulation,FAM)。在构建待测信号循环谱时添加合适的约束条件,不需要构建全部的循环谱,直接构建循环谱的某一个切面进行循环平稳特征检测。通过性能仿真和复杂度分析,该优化算法相比传统的FAM算法在信噪比-20d B以下时检测性能有所下降,在信噪比为-18d B时可以达到相同的检测概率,但优化的FAM算法相比于传统FAM算法可以降低10倍以上的计算复杂度,并且随着采样频率的增加,优化效果越发明显。基于Maotu DSP进行优化FAM算法实现,根据优化FAM算法的流程完成DSP中行列变换和寻找峰值这两个关键模块的方案设计,进一步提升优化FAM算法的并行度,通过浮定点性能对比证实,优化FAM算法的定点性能与浮点性能仅有0.2d B的性能差异,证明定点算法的可行性。