认知无线电技术通过对无线频谱环境的感知,寻找并利用已授权频段内的空闲频谱,从而有效提高频谱利用率、缓解频谱资源的需求,是无线通信领域的一个研究热点。频谱感知是认知无线电的一个关键技术,本文主要研究了认知无线电频谱感知算法及动态管理系统软件实现。首先,介绍了认知无线电的研究背景、定义和关键技术,并详细介绍了频谱感知技术及其国内外研究现状。其次,研究了基于神经网络的窄带频谱感知技术。当前神经网络频谱感知存在着训练时收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,而最优解对神经网络的频谱感知算法性能影响大,因此为提高神经网络的频谱感知算法性能,采用蜂群算法交叉训练神经网络,加快训练收敛速度,降低均方误差。采用信号的能量、循环功率谱作为特征参数,提出了蜂群优化神经网络的频谱感知算法。仿真结果表明,相比能量法、循环平稳特征法、无蜂群算法交叉训练神经网络或径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的频谱感知算法,该算法具有更好的感知性能。然后,研究了基于压缩感知的宽带频谱感知技术。基于压缩感知的宽带频谱感知需要估计信号稀疏度,针对在低信噪比情况下欠估计、高信噪比情况下过估计的问题,提出了基于Gerschgorin理论稀疏度估计的宽带频谱感知算法。该算法联合考虑了特征值和特征向量,利用Gerschgorin理论分离信号圆盘与噪声圆盘,获得稀疏度估计值并将此作为正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法结束迭代的条件,并利用OMP算法得到频谱支撑集,从而完成宽带频谱感知。仿真结果表明,该算法兼顾了低信噪比和高信噪比时的稀疏度估计性能,提高了频谱感知性能。最后,研究了认知无线电频谱动态管理系统软件的设计与实现。根据频谱动态管理系统需要具备的频谱管理、频谱感知和频谱分配三个功能,将系统软件分为管控中心模块、频谱感知服务器模块和频谱分配服务器模块,通过Visual C++6.0开发平台完成各个模块界面设计和功能实现,并从数据传输帧结构和交互流程两个方面设计实现模块之间的交互功能,从而实现认知无线电频谱动态管理系统软件。选取两个测试情景对系统软件进行了测试,测试结果验证了系统软件功能的有效性。