随着移动通信技术的快速发展,新技术不断涌现的同时,人们对于数据传输速度和效率的需求越来越高。频谱资源稀缺的问题日益严重,由此认知无线电技术应运而生,它结合目前所处的实际环境去感知无线网络中的空闲频谱,依据动态频谱分配技术进行合理分配。用户在移动或非理想条件下无线通信的工作环境变化都将会引发无线信道的时变衰落。此时已有的针对理想条件下设计出的认知无线电网络技术的实际性能都将受到影响,严重的情况下甚至无法正常工作。面对这一难题,本文针对处于动态不确定条件下的衰落信道与认知无线电系统的相关技术研究,拟解决NC-OFDM传输中关于动态信道估计技术,具有十分重要的意义。充分利用授权用户工作状态的时变特性以及衰落信道增益的状态迁移信息,论文提出并设计了一种时变衰落信道下的频谱感知动态状态空间模型。针对动态时变衰落信道的不确定性给目前基于静态信道的认知无线电信道估计和频谱感知方法造成的问题,有效地描述时变衰落信道增益随时间迁移的特性,研究提出了一种基于动态状态空间模型的联合估计算法,其重点在于联合估计授权主用户工作状态和时变信道的增益。论文首先在联合估计的基础上进行频谱感知,并分析无线动态传输信道中的时域或频域的冲激响应。然后主要针对快速时变信道的特性,研究了一种基于无迹卡尔曼滤波算法的快时变信道估计技术,并应用T-S模糊系统模型推导出了该系统的最优化参数。最后还引入了强跟踪滤波技术方法以提高算法的估计追踪性能,提高整个系统模型的健壮性。所提出的优化算法在提高信道响应估计精确度的同时保持对信道状态变化的实时追踪性,这对快速时变信道下的估计性能的提高起到了一定的作用。进行了相应的计算机仿真,仿真结果表明:整个模型中各部分技术和方法验证了模型方法的有效性和可行性。