认知无线电（Cognitive Radio,CR）是一种新的智能无线电技术,通过连续感知外部无线环境的变化,并自主地对传输参数进行调整来适应外部环境的改变,从而实现可靠的无线通信和提高频谱资源利用率。频谱感知（Spectrum Sensing）在认知无线电技术中占有核心地位,需要在复杂的外部无线环境中精准高效可靠地检测出可用频谱,通过充分利用授权频段的空闲时段来提高频谱资源利用率。信息几何理论是近年来新兴的理论体系,可以用来处理统计检测问题。在对频谱感知研究现状进行分析研究的基础之上,为了提高不同环境下频谱感知的性能,本文结合信息几何理论对频谱感知技术进行了研究。通过分析无线频谱信号的统计特性,将统计检测问题对应为流形（Manifold）上的几何问题来实现频谱感知。主要研究内容和取得的创新性成果如下:简单介绍了认知无线电系统的基本概念和研究现状。针对频谱感知技术的类型,分析了几种经典单用户频谱感知方法的基本原理并比较了它们之间的优缺点,然后讨论了一些多用户频谱感知方案和数据融合的方法。分析了使用信息几何理论来进行频谱感知的可行性。提出了一种基于信息几何的恒虚警率频谱感知方法。通过讲解统计流形上的度量方法、计算公式、矩阵均值等,定义了统计流形上不同概率分布之间的距离,将感知信号统计特性对应为流形上的几何特性来解决频谱感知问题。该方法需要先对噪声环境进行估计,接下来通过分析认知用户接收的无线频谱信号的统计特性并将其对应为统计流形上的点,通过计算流形上不同感知信号与噪声环境在流形上所对应点之间的距离差来实现频谱感知。最后通过仿真实验分析了该方法的频谱感知性能。进一步提出了两种改进的基于信息几何的频谱感知方法,提高频谱感知的检测性能。一种是基于距离检测器的频谱感知方法,利用信息几何理论分析₀（仅含噪声）和₁（噪声中混有信号）两种感知数据的统计特性,并分别对应为统计流形S上的两个点和+。接下来计算待感知的频谱信号在S上所对应的点与这两点之间的距离之差,并与门限值比较,进而达到频谱感知的目的。另一种是基于k-medoids聚类算法改进的频谱感知方法。在频谱感知过程中,是否存在主用户信号的感知数据所对应的统计特性存在差异,对应于统计流形上不同位置的点。首先通过统计流形上的度量工具计算频谱信号在统计流形上的距离特征,接下来使用k-medoids聚类算法对距离特征进行训练得到分类器。最后将待感知信号计算得到的距离特征放进到分类器来判断主用户信号是否存在来实现频谱感知。