认知无线电中频谱共享技术容许非授权用户在授权用户不使用频谱资源的时候使用其频谱，这一技术能够有效的解决频谱利用率低的问题。为了不对授权用户造成干扰，非授权用户是使用频谱之前必须检测是否有授权用户的存在，还需实时的监测是否有新的授权用户使用该频谱，因此频谱感知是认知无线电中的关键技术。目前常见的频谱感知算法有能量检测、循环平稳特征检测、匹配滤波器检测、拟合优度检测等。正交频分复用（OFDM）技术是一种多载波传输技术，它通过添加循环前缀有效的对抗多径效应造成的码间干扰，已成为高数据率通信系统的首选技术之一。因此，基于OFDM系统的频谱感知就显得非常必要。在本文中，我们提出了两种新的基于OFDM系统的频谱感知算法。第一种是基于接收到信号的样本协方差矩阵是否接近于单位阵的频谱感知算法。该算法的依据是：当授权用户不存在时，接收到信号的样本协方差矩阵应该接近于单位阵；反之，当授权用户存在时，样本协方差就应该远离单位阵。第二种方法是基于拟合优度检验的OFDM系统的频谱感知方法。在信道中不存在OFDM信号的时候，循环前缀部分和被复制的有效数据部分的相关是统计独立的高斯噪声信号的自相关，相关性很弱。在OFDM信号存在的情况下，两者的相关性很强。这种不同的相关性可以通过相关值的分布来描述。基于拟合优度的OFDM系统的频谱感知算法就是通过对相关性的分布距离进行度量来频谱检测。相关性分布距离度量可以通过计算两部分数据的相关系数并得到其分布函数，再计算其经验分布函数与已知分布函数之间的Anderson-Darling(AD)距离来判断。这种基于拟合优度检验的频谱感知算法利用了OFDM信号循环前缀的整体特性进行频谱感知，从原理上说应该具有良好的感知性能。本文通过理论分析和仿真表明，所提出的两种新的频谱感知算法，比已有的协方差阵绝对值检测、最大最小特征值检测、协方差阵Cholesky分解检测、基于自相关检测法具有更好的检测性能，并且在噪声不确定时比能量检测更优。本文的创新点就在于对于OFDM系统，提出了以上两种频谱感知方法，并对其性能作出了分析。