谱调制、谱编码(Spectrally Modulated Spectrally Encoded,SMSE)是一种具有将参数映射为波形能力的多载波波形生成模型,该模型能够通过调整参数的方式产生不同的通信波形,从而应用在基于认知的软件无线电平台下。但是,由于该模型缺少空间因子和维度而不能应用在多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,而张量代数是一种解决高阶数据建模的有效方法。因此,本文的主要目标是利用张量分解实现SMSE模型向MIMO通信系统的扩展。首先,本文在对张量分解模型和SMSE模型的研究基础上,提出了一种新的基于张量分解模型的波形分析框架,即张量通信波形生成模型,它实现了对SMSE模型的高阶扩展。相比于SMSE模型,新模型不仅能够适用于MIMO通信系统而且参数调整更加灵活,更容易应用在基于认知的软件无线电平台下。通过数值仿真验证结果证明了在利用理想接收机解调算法对接收信号进行解调时,所提出的张量通信波形生成模型一方面能够在单天线条件下实现SMSE模型的基本功能;另一方面,在MIMO系统条件下,通过与Alamouti编码和最大比合并(Maximal Ratio Combining,MRC)方法的对比,所提出的张量通信波形生成模型也具有良好的通信性能。其次,本文针对张量通信波形生成模型提出了一种半盲接收算法,该接收算法利用了张量分解的一致性和唯一性特点。所提出的半盲接收机解调算法利用交替最小二乘(Alternating Least Square,ALS)算法实现了对用户信息和信道状态信息的同时估计,且不需要使用训练序列,仅需要少量的序列消除算法固有的模糊性,提高了信息的传输速率与频谱利用率。通过详细的理论推导和数学证明可知,所提出的半盲接收机解调算法满足张量分解的一致性和唯一性条件。同时通过数值仿真结果证明了基于ALS算法的半盲接收机解调算法能够对用户信息和信道状态信息进行估计,但是性能相对于理想接收机解调算法会有3dB的损失。