认知无线电（cognitiveradio）技术，被认为是一种具有环境交互能力的灵活的无线电通信技术。它不仅能够有效的解决无线频谱资源日益缺乏的问题，而且提出了一个新的无线频谱使用范式，即通过频谱检测，选择最适合的通信参数，从而在保证不对授权用户产生有害干扰的前提下，利用授权频带中出现的频谱通信机会。这种新的通信范式给认知无线电技术提出了全新的问题和挑战。它们涉及物理层、MAC层甚至更高层，而且很可能需要进行跨层的联合设计。本文从频谱检测、动态频谱接入管理、认知通信功率控制三个方面对认知无线电技术进行研究。　　 本文首先研究了频谱检测的鲁棒性问题。假设认知用户的检测器需要工作在极低的信噪比条件下。此时，检测器性能容易受到信道不确定性和噪声不确定性的影响。为了提高检测结果的鲁棒性，文章提出了基于自相关比的检测方法。假设检测的授权信号为CP-OFDM，自相关比统计检测量利用授权信号的时域统计特征构造。由于无需对噪声功率进行估计，因而避免了低信噪比条件下的噪声不确定问题。为了提高CP-OFDM信号的检测性能，提出了一种简单的改进方案。该方案利用接收信号的多径特征。为了克服信道不确定性的影响，研究了多用户合作检测，并提出了一种新的多用户合作检测方案。每个合作者将本地采样频谱数据进行信号处理，中心节点收集这些处理后的数据并生成全局统计量。结果表明，通过多径分集和多用户合作，能够有效的提高CP-OFDM信号的检测性能。若授权用户的发送信号非CP-OFDM格式，或认知用户无法预知，则自相关比检测无法利用发送信号的时域统计特征。为了解决这个问题，文章提出了一种盲多径分集检测算法。该算法不需要假定发送信号的类型，只利用接收信号的多径特征用于分集检测，并且自适应的选择多径分集的阶数。因而在未知而可变的无线环境中能够保持检测性能的鲁棒性。进而，文章提出了一种基于多天线的盲多径分集检测算法。仿真结果表明，独立的多天线接收能带来明显的检测分集增益。通过与能量检测器比较可以看出，本文提出的算法能够达到甚至超过理想的能量检测器的性能。　　 文章接着研究了认知用户的动态频谱接入控制问题。假设授权用户的频谱使用过程建模成两状态马尔科夫生灭过程。认知用户根据自身的检测结果决定在授权频带的行为策略，以保证在不超过授权用户的干扰功率门限的前提下，最大限度的提高自身的传输效率。文章提出了一种非周期的频谱检测方案，并与周期频谱检测方案进行了对比和分析。在该方案中，通过检测历史记录的简单利用，认知用户实现了对传输时间的动态控制。我们给出了频谱检测和频谱接入的联合优化设计模型。通过数值和MonteCarlo仿真方法，证明了动态传输周期控制能够获得比恒定传输周期方案更高的信息传输率。文章研究了认知无线电的能量效率，仿真结果显示，本文提出动态传输周期控制方案能获得比恒定传输周期方案更高的能量效率。最后，文章研究了在传输帧长可变条件下的认知用户最优发射功率控制问题。提出了一种简单的动态功率发送方案。仿真结果表明，在相同的发射功耗条件下，该方案能够进一步的提高认知用户的平均信息传输速率，并降低对授权用户的干扰。　　 文章最后研究了认知OFDM超宽带的子载波功率控制问题。假设超宽带频带内有多个活动的授权用户，他们分别占据不同的频带。认知超宽带采用频谱正交的方式与带内的授权用户进行频谱共享。假定每个授权用户有不同的干扰功率容限，认知OFDM超宽带的子载波功率分配问题被建模成多约束的凸优化问题。文章给出了最优解满足的条件。由于其求解过程复杂，运算量大，文章提出了一种基于导数的次优算法。文章分别针对单用户和多用户干扰约束进行了仿真。结果表明，该次优算法能够获得接近最优的性能。而且运算复杂度大大降低。