无线通信技术的迅猛发展,导致无线用户数量的急剧增加,使得有限的频谱资源变得越来越紧张,因此提高无线频谱的利用率成为关键要解决的问题。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术被广泛认为是一种提高无线电频谱利用率的有效方式,它通过不间断地对主用户(Primary User,PU)频谱空穴的检测,在主用户通信的空闲频段中进行接入,因此需要对微弱主用户信号进行可靠的检测跟踪。然而,在认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)中,由于信道衰落及阴影效应,单个认知用户(Cognitive User,CU)无法准确及时地捕捉空闲频段瞬间出现的信息,因此多认知用户频谱检测技术得到了不断的研究,本文研究的重点就是针对多认知用户参与的频谱检测技术及其在无线电标准中的应用。本文在第二章对单节点频谱检测技术做了一定的分析,从计算复杂度、实用性等方面对各种基本检测方法的优缺点进行了对比研究。针对多认知用户的频谱检测,力求设计一种带宽及功率需要合理的有效检测方案,使信号的检测性能尽可能最优。分布式检测由于在局部认知用户对观测数据进行一定的预处理后再通过信道进行传输,这种通信方式信道传输数据量较小,带宽需求合理,检测性能也满足需要,因而实用性强。因此,针对分布式检测方案,文中在第三章对各局部认知用户在不同融合体制下检验统计量的求取进行了具体分析,得到了不同基本检测方法下的具体表达式。在第四章从传统的信号检测出发,对认知无线电网络中融合中心(Fusion Center,FC)处各检验统计量的具体融合算法进行了一定的研究,对其实现过程及特点做了具体的分析。通过对前面的研究,文中在无先验知识(只知各局部认知用户噪声方差)条件下,提出一种基于奈曼-皮尔逊(Neyman-Pearson,NP)准则下的最优化线性加权检测方案。该方案中将各权系数的求解问题转化为在融合中心处虚警概率恒定时,数学上求解在条件约束时的多变量凸函数最值问题,使信号的检测概率最大。最后在不同SNR时的AWGN信道条件下,通过Matlab仿真验证了该检测方案的有效性。论文最后对频谱检测技术在无线电中的应用进行了一定的研究。首先介绍了频谱检测在实际应用中的主要考虑因素;其次针对该技术在IEEE802.11k、蓝牙、IEEE802.22等无线电标准中的具体应用进行了分析,并着重对基于IEEE802.22标准的无线局域网(Wireless Regional Area Network,WRAN)中的两种主要信号:ATST DTV信号、Part74信号的检测进行了研究,得到了不同SNR条件下两种调制信号的仿真图。