近年来，无线通信面临频谱资源越来越贫乏的困境，在这样的背景下产生了认知无线电技术。认知无线电是一种智能的无线通信系统，它通过感知周围环境，搜索未用频率，分析信道状态，适时改变自身工作参数，进而达到提高频谱利用率的目的。　　 信道估计是实现认知无线电的关键过程之一,是频谱分析的最重要步骤，是频谱决策的前提条件，本文对信道估计技术进行了深入的研究。通过比较现有的信道估计方法，为了节省频谱资源和发送功率，选择了半盲信道估计技术；同时通过分析认知无线电的无线环境，详细研究了在非高斯噪声环境下具有卓越性能的粒子滤波器。　　 本文采用基于粒子滤波器的半盲信道估计技术，在多输入多输出的信道模型中进行了仿真分析，结果显示该方法实现了对信道增益的有效跟踪。本文提出了遗传改进的粒子滤波器，弥补了粒子滤波器粒子贫乏的缺陷，仿真结果显示，改进算法有效地提高了信道估计的性能。论文还对频谱管理模块的运行机制进行了设计。