随着现代通信技术的飞速发展，无线频谱资源变的越来越稀缺。近年来人们开始广泛的关注对不可再生的频谱资源实现再利用的频谱共享技术，其中的典型代表就是认知无线电技术。它能够感知周围的环境，并通过实时改变传输参数来适应运行环境的变化，从而达到提高频谱利用率的目的。与此同时，OFDM技术已经被广泛应用于广播式的音频和视频领域，以及民用通信系统中，其频谱利用率在时间和地域上具有不平衡性。于是，如何针对OFDM信号进行精确检测，发现频谱空洞并有效利用，是决定能否高效利用频谱资源的关键。论文据此展开了对OFDM系统的频谱检测研究工作。　　 论文首先对认知无线电进行了简单的概述，紧接着介绍了认知无线电的几种频谱检测技术的检测性能、适用场景，并做了总结。　　 随后在能量检测的基础上，论文从主用户的角度对OFDM系统的多门限模型进行了研究。同传统的同一门限模型相比，多门限模型充分考虑了OFDM系统中各子信道的信道条件不同，设定不同的门限值。论文研究了在机会吞吐量一定时，通过发现限制条件在实际环境中隐藏的凹凸性，寻找出优化门限，使主用户受到的总干扰最小化。详细推导了门限值的优化过程，最终得到一个可以被有效解决的函数。仿真采用了内点障碍函数法对带有约束条件的不等式进行了优化，结果证明优化的多门限模型对主用户的干扰比同一门限模型减小很多。　　 针对第三章的多门限模型是单节点检测，检测概率精确性不足，论文在第四章继续从主用户的角度研究了对OFDM系统的多节点合作检测。首先利用各用户的信噪比将协作用户的个数进行优化，然后将剩余节点信息融合，采用联合优化和二步优化两种方法，详细推导了门限值和融合因子的优化过程，使机会吞吐量一定的情况下，主用户受到的干扰最小化。仿真结果证实了改进后的多节点合作检测的检测性能有了进一步提高。　　 最后对全文进行了总结与展望，重点指出了今后需要继续进行的相关研究工作。