在过去十年中,随着有限的频谱资源变得越来越稀缺,认知无线电技术应运而生,频谱感知技术是认知无线电的基础,本文主要研究频谱感知在多带宽信号场景下的应用。现有的频谱感知算法在低信噪比以及多带宽信号场景下检测性能不高,不能有效地针对不同信噪比进行自适应检测,因此本文为有效解决这些问题,研究了基于谱相关的自适应相关性窗能量检测技术和自适应频率分辨率能量检测技术。本文主要工作内容和创新点为:1.提出了自适应相关性窗能量检测算法。传统能量检测算法对低信噪比信号的检测能力较差,推导和仿真表明,针对不同信噪比的信号选取最优的谱相关比率和相关性窗大小,可以提高频谱感知算法对低信噪比信号的检测率。因此,研究了不同信噪比信号下的最优相关性窗大小和最优谱相关比率,并提出了一种自适应相关性窗能量检测算法。该算法先使用粗分辨率进行频谱感知,再使用自适应的谱相关比率和相关性窗大小参数进行进行细分辨率感知,能够解决检测低信噪比信号时检测性能较差的问题。仿真结果验证了自适应相关性窗能量检测算法的检测性能,在保证检测性能的情况下,即虚警率低于5%,检测率高于95%,自适应相关性窗能量检测算法的最低检测信噪比比已有算法能检测降低了3dB左右。2.提出了一种自适应频率分辨率能量检测算法。在多带宽信号的场景下,存在多个信噪比不同的宽带信号,已有算法只能检测单个宽带信号,且在信噪比很低时检测性能开始下降。因此对已有算法做出改进,结合不同信噪比下的最优谱相关比率、最优相关性窗大小和最优Nt,提出了一种自适应频率分辨率能量检测算法。该算法先利用较粗的分辨率快速准确感知频谱,较准确的估计出每个宽带信号的信噪比,然后进行细分辨率感知,在细分辨率感知中针对不同信噪比信号使用其对应的自适应谱相关比率和相关性窗大小参数进行能量检测,解决了在多带宽信号场景下检测性能较差的问题。仿真结果证明,在保证检测性能的情况下,自适应频率分辨率能量检测算法的最低检测信噪比比已有算法能检测降低2dB左右。