随着人类社会的飞速发展,人们对通信的使用越来越广泛,同时也对通信技术提出了更高的要求,而频谱资源是有限的,频谱感知作为一个提高其利用率的前提条件越来越成为研究的重点。本文利用分布式思想将一段宽频带分成若干个窄带频段,利用无线传感器网络节点实现数据采集和传输,同时还研究了多节点协同定位,并改进了经典的APIT自定位算法。在频谱感知方面,采用多组低速率采样的A/D进行信号采样,通过基于信号时延和多速率的频率估计算法对频谱进行恢复,并对这两种频率估计算法进行了改进,同时还对噪声阈值进行了分析和研究。本文的研究工作如下所示,具体包括:1)详细的研究了频谱感知与多节点协同定位技术,对主要的几种频谱感知技术进行了相应的介绍,并比较了这几种频谱感知技术的优缺点;对无线传感器网络概述、特点和应用做了介绍,并研究了几种经典的节点自定位算法,同时对其中一些算法进行了仿真和分析;2)在构建硬件系统架构方面,本文采用双处理器架构。采用FPGA实现对信号数据的采集与传输,单片机msp430实现多节点协同定位和时间同步,并通过Quartus Ⅱ软件自带的SignalTap Ⅱ对采集的时域信号进行了仿真分析,在多节点协同定位方面,本文改进了经典的APIT定位算法,利用无线传输中射频信号强度(RSSI)计算距离实现节点定位,并做了与相关参数的仿真实验;3)由于对信号进行低速率采样会造成频谱混叠,本文研究了基于信号时延和多速率的频率估计算法,通过构造多组不同采样速率信号实现频率分离和计算,并对存在的问题做了优化与改进,设计了一种基于信任度的数据融合频率估计算法,还对噪声阈值进行了分析与研究,最后在Matlab上做了仿真分析和算法性能评估,获得了良好的实验效果。