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为满足日益增长的无线通信业务需求,认知无线电(Cognitive Radio, CR)旨在通过频谱检测等关键技术,实现机会式频谱接入及空闲频谱的再利用,以提高频谱资源利用率。目前,频谱检测技术大多基于信号时-频-空域信息。除上述信息外,信号的极化域特征也是可被利用的重要资源。然而,对无线信号这一信息资源的研究及应用远远不能与其重要性相称。因此,极化域频谱检测有望为解决频谱资源紧缺问题提供新的途径。本文系统阐述了作者在参与国家自然科学基金项目《极化频谱检测应用与研究》过程中,对认知无线电中的极化频谱检测算法进行的深入探讨和一些相关研究成果。本文工作如下：(1)分析了时-频-空域频谱检测算法并重点总结其各自优缺点及适用场景。然后,对基础极化学理论及典型极化信息应用进行概述。基于相关研究现状,指出现有频谱检测技术对极化信息应用的局限性。(2)为充分挖掘并利用信号潜在的极化特征,本文创新性地提出了基于极化度(Degree of Polarization,DoP)的窄带盲极化频谱检测算法。首先,本文系统研究了无线窄带信道的去极化效应,解析构建了窄带极化相关信道模型及窄带极化检测模型。然后,深入分析窄带信号与噪声极化状态分布,基于信号与噪声极化状态统计特性差异提出了DoP检测法。通过随机矩阵(Random Matrix Theory, RMT)等理论推导出了该算法检测概率及判决门限闭式解。最后,基于无线麦克风信号的仿真验证,该算法无需信号及信道先验知识并可克服噪声不确定度问题,与传统检测算法对比性能增益近3dB。(3)针对双极化信道中的偏振模色散(Polarization Mode Dispersion, P-MD)现象,本文提出了基于极化距离方差(Variance of Polarization Dis-tance, VoPD)宽带盲极化频谱检测算法。文中首先系统研究了无线宽带信道的去极化效应,解析并构建了包含PMD的双极化宽带信道模型及检测模型。通过分析宽带信号极化特性在频域的稳健性,提出频域VoPD检测法。更进一步地,基于宽带信号时频域极化特性,本文将频域VoPD检测法扩展到时频域以提高检测性能。本文通过beta函数和数据拟合等方法推导出该算法误检概率及判决门限闭式解。基于数字电视信号的仿真验证,该算法无需信号及信道先验知识并可克服PMD现象,相比于时域极化检测算法性能提升显著。