日益增长的频谱需求和有限的频谱资源之间的矛盾,成为制约无线通信发展的主要因素之一。作为解决这一矛盾的认知无线电技术具备感知周围环境和自动适应环境的能力,可实现任何时间、任何地点的高可靠通信以及对频谱资源的有效利用。它包含了频谱感知、动态频谱分配和无线频谱管理三大关键技术,其中频谱感知技术因为其基础性作用而成为研究的热点。当前大多数工作都是围绕窄带频谱感知技术进行研究,考虑到宽带频谱感知在满足认知无线电网络系统对频谱感知的强实时性及高可靠性要求方面更具优势,因此本文针对宽带频谱感知进行了研究,并提出了适合多用户合作模型的宽带频谱压缩感知算法。本文的工作如下：首先,介绍了认知无线电技术和频谱感知技术的研究背景及意义、发展现状。同时从感知对象和感知用户数两个角度,对认知无线电频谱感知技术进行了分类,对有代表性的检测技术和感知方案进行了综合比较。其次,在综合考虑了认知无线网络在检测性能方面具有的严格要求,提出了“独立压缩感知”(Independent Compressive Sensing, ICS)、“联合压缩感知”(Joint Compressive Sensing, JCS)、“基于分簇的联合压缩感知”(Clustering-based Joint. Compressive Sensing, C-JCS)三种宽带频谱感知算法。全面论述了三种算法的思想、数学描述、实现步骤,并对三种算法的优缺点进行了理论分析。最后,本文在Matlab仿真环境下对本文提出的三种宽带频谱压缩感知算法进行了仿真分析。实验结果表明,基于分簇的联合压缩感知算法在提高频谱感知的检测概率、检测效率和降低虚警概率方面具备最优性能,所以更有利于在有效避免对主用户干扰的同时提高频谱利用率,在一定程度上满足了认知无线电网络对频谱感知的强实时性及高可靠性要求。