宽带频谱感知是认知无线电中的关键技术,它要求通过感知周围频谱环境,探测整个频段的占用情况,为频谱动态分配和管理提供依据,从而缓解频谱资源紧缺和频谱利用率低的问题。对宽带信号的感知给工作在奈奎斯特采样率下的模数转换器（Analog to Digital Converter,ADC）带来了极大的挑战,大带宽的信号需要使用功耗大、价格贵的高速ADC进行采样。充分利用信号的稀疏性是解决宽带信号采样问题的关键。次奈奎斯特采样技术能够在压缩感知理论或稀疏快速傅里叶变换（Sparse Fast Fourier Transform,SFFT）算法的基础上,突破奈奎斯特采样定理的瓶颈,实现对稀疏宽带信号的频谱感知。众多次奈奎斯特频谱感知方案都使用多通道的采样结构,使用多个通道意味着信号重构的过程必然受到通道采样时间偏斜的影响。为解决这一问题,本文在多陪集采样的基础上,提出了一种通道时间偏斜校准方法以及对应的采样结构。本文的主要研究内容如下:1、为实现次奈奎斯特频谱感知,对基于频谱重排和基于相位旋转的SFFT算法进行研究,将SFFT算法应用于宽带频谱感知中。本文使用多个不同的采样通道替换SFFT算法中的多轮循环,在实现次奈奎斯特采样的同时,降低了算法运行时间。2、对基于压缩感知理论的稀疏宽带频谱感知方法进行研究,对多陪集采样和多速率采样这两种不同的采样结构以及对应的感知模型进行了分析,讨论了适用于以上两种采样结构的频谱重构方法,对基于多陪集采样和多速率采样的宽带频谱感知算法进行了仿真分析。3、在多陪集采样结构的基础上,本文构造了存在通道偏斜时的信号采样模型,分析了通道偏斜对多陪集采样过程的影响。针对多通道采样方法中存在通道时间偏斜的问题,本文提出了一种通道偏斜校准方法以及对应的采样结构,提出的方案使用两组多陪集采样分别在次奈奎斯特采样率下得到正交信号和同相信号,基于两组采样信号的频谱关系对通道未知时间偏斜进行估计,从而校准感知模型改善频谱重构效果。仿真实验表明,即使存在显著的通道偏斜,本文所提出的方案也能够较好地重构信号频谱,从而在次奈奎斯特采样率下实现稳健的宽带频谱感知。