随着人类现代社会的进步,我们进行通信的方式也在不停的向先进的方向进行演变,越来越多的新型的无线和有线的通信网络被大规模的部署。因而呈现出多种网络并存的现状,可分配的频谱越来越少,加之频谱资源采用固定分配的方式,其短缺的问题越来越严峻。频谱感知作为认知无线电的基础技术,可以实时对空闲频谱进行观测,为后续次用户采用动态接入技术来利用这些资源提供数据基础,能够大幅度改善现在对频谱资源的利用率低下的困局,因此在近年来得到了国内外广泛的研究。本文主要研究了各个应用场景下的频谱感知问题,主要工作内容如下:针对单个用户在窄带频谱下的感知场景,研究了能量感知技术、基于香农熵和基于信号的指数熵的感知技术以及在毫米波环境下基于波束成形背景的快速频谱感知技术,仿真并分析了这些算法的特点、性能以及适用的范围。在由宏基站和微基站构成的异构网络场景下,研究了基于双门限的两层协作感知技术,并在此之上作出改进,针对噪声功率存在波动的情况,对基于噪声功率不确定性的两层协作感知技术和基于动态双门限的协作感知技术进行研究,进一步提高了算法的鲁棒性。此外,本文还针对各次级用户信道条件不同的情况作出改进,提出了基于改进K秩的协作感知技术和基于选择用户的协作感知技术,提高了感知算法的性能。针对对宽带频谱资源的感知和观测问题,本文首先研究了传统的压缩感知理论,并结合信号序贯检测的思想,在此之上提出了基于压缩采样数据的压缩数据序贯感知技术,解决了对宽带频谱进行连续观测时计算资源消耗过大的问题。并在此之上提出了宽带快速变化感知技术,进一步降低了宽带信号的检测时延,提高了系统性能。此外,本文还研究了扩频信号的检测问题,在传统的基于循环自相关的扩频信号检测技术基础上作出改进,将信号的循环自相关的二阶矩作为检测目标量,进一步提高了系统对于扩频信号的侦测性能;并引入维纳辛钦定理的思想来计算信号的循环自相关函数,降低了算法的计算复杂度。另外,本文还研究了基于峰值-均值功率比的直扩信号检测技术,大幅度提高了算法对噪声功率不确定性的鲁棒性。