本研究课题受到了国家自然科学基金《基于时域频谱利用概率分布曲线拟合的频谱检测研究》(编号:60772110),北京邮电大学校定基金《认知无线电系统频谱检测与机会接入研究》和华为科技基金《基于授权用户频谱利用统计规律的认知MAC机制与算法研究》的资助。认知无线电CR(Cognitive Radio)作为一种革命性智能频谱共享技术,可显著提高频谱的使用率,近两年受到了人们的广泛关注。应用这项技术的认知用户能自动感知所处的频谱环境,实现对已分配给授权用户但未被占用频谱空穴的接入。组建实际认知无线电网络CRN(Cognitive Radio Networks)首要解决的核心问题是如何采用频谱检测技术准确地识别频谱空穴、检测授权用户出现。本文主要研究认知无线电中的频谱检测这项关键技术。本文首先分析了课题的研究背景,对认知无线电技术做了简要的介绍,再从弱信号检测引出认知无线电中的频谱检测技术,重点从理论及仿真两方面验证其性能,然后讨论本文提出的一种新的频谱检测机制。第二章针对传统的低信噪比下的弱信号检测技术做了简要介绍,分类整理当前几种主要的检测方法,并进行了简要的分析比较。第三章总结当前领域内的频谱检测方法,分类整理并对主要的几种方法进行分析,分析了基于信道衰落、噪声特性等因素对频谱检测性能的影响,提出了物理层检测、MAC(Medium Access Control,媒体访问控制)层自适应检测以及多用户合作检测中存在的关键技术问题及其分析处理方法,并对检测性能进行了定性和定量的分析和探讨。第四章分析一种传统的检测机制,分析其不足,并提出一种新型的检测机制。为灵活控制认知无线电网络中MAC层频谱检测的成本,提出了一种基于可变检测间隔的频谱检测机制FSP(Flexible Sensing Period),可比传统的固定间隔检测更有效地控制检测成本。