无线通信技术在近几年发展非常迅速,因此对频谱的利用造成了拥塞的现象,而另一方面,授权频谱的使用率却非常低,传统的静态频谱分配机制导致的频谱使用率不均匀与日益增长的频谱需求之间的矛盾日益显著。认知无线电的概念就在这样的背景下被提出,认知无线电技术被认为是解决目前频谱资源紧张的一个有效而且可行的手段,它的的核心思想是感知空闲的频段加以利用,同时实时监测该频段,如果有授权用户进入则立即释放,从而提高频谱利用率,频谱感知技术是实现这一目标的关键技术。目前常见的频谱感知传统算法有:匹配滤波器检测法、能量检测法、循环平稳特性检测法等。正交频分复用技术,近几年逐渐受到关注,越来越多的应用在很多场合,比如数字电视、音频广播、无线网络和宽带网络,而且,OFDM技术将会成为未来宽带无线通信系统的关键技术,所以对OFDM的频谱感知就变得格外重要。本文选用算法是自相关系数检测法(Cyclic Prefix Correlation Coefficient,CPCC),自相关系数检测法是利用OFDM信号的循环前缀的相关性原理来进行检测的,在单径信道条件下,由对接收信号的协方差矩阵的估计推导出自相关系数的估计值,在虚警概率为0.05条件下,matlab仿真得出检测概率与信噪比的关系,然后,完成CPCC算法的FPGA设计与实现,主要在Quartus II开发平台上使用verilog硬件描述语言完成各个模块的设计,用Modelsim对每个模块进行仿真,最后,将程序下载到FPGA开发板并运行,利用Signal Tap II进行实时获取FPGA运行时的内部信号,就完成了CPCC算法的硬件实现,构成CPCC算法需要的模块包括ROM模块、乘法器模块、控制模块、加法模块和检测模块。所使用的OFDM基带信号由matlab产生。并在不同信噪比情况下进行多次测试,得出与理论基本一致的结果。通过对CPCC算法的分析得出,CPCC算法在只有噪声情况下,相关很小,但在频段被使用的情况下,相关性非常大。CPCC算法是一个简单并且计算高效的OFDM信号频谱感知方法。