认知无线电(CR)中的动态频谱接入(DSA)技术被人们认为是解决物理频谱紧缺的有效方法。频谱感知技术作为认知无线电的关键基础技术，其感知结果的快速性和可靠性直接影响到CR其他关键技术的发展。在频谱感知技术中，传统的窄带频谱感知已不能满足无线频谱发展需求，宽带频谱感知正日益成为人们的研究焦点。然而，基于奈奎斯特(Nyquist)采样定理的宽带频谱感知对硬件提出了过高要求，使得宽带频谱感知技术始终无法具有广泛的实际应用价值。颠覆了传统Nyquist定理的压缩感知(CS)理论的出现，使得宽带频谱感知具有了实际推广意义。论文主要研究了基于CS理论的多用户协作宽带压缩频谱感知算法，并在此基础上，研究了次级用户(SU)如何有效利用感知的频谱空洞问题，即多个认知用户对系统资源(子载波、功率和比特)在不同准则下的联合优化分配问题。论文具体工作如下：首先，全面介绍了论文的研究背景及意义。一方面，对CS理论框架以及基于CS理论的认知无线电宽带频谱感知技术的国内外研究现状进行了阐述。另一方面，对认知无线电子载波比特分配技术的国内外研究现状也一并作了阐述。其次，论文从信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法设计三方面全面阐述了CS理论框架的主要内容。在此基础上，介绍了分布式压缩感知(DCS)理论及其研究现状，并着重指出了DCS理论在多用户协作宽带频谱感知技术和认知无线电资源分配技术中的应用现状。再次，论文简单介绍了CR中传统单用户和多用户频谱感知算法，在此基础上，针对认知无线网络具有的分布式特点，构建了基于DCS理论的分布式频谱感知联合稀疏模型(JSM)。基于该模型，本文提出了三种性能较优的分布式宽带压缩频谱感知算法，并进行了仿真与性能分析。针对子空间追踪(SP)算法局限于单用户频谱感知的情况，提出了将SP算法推广到分布式环境的DCS-SP频谱感知算法。对于接收端通常未知稀疏度信息这一情况，提出了分布式盲频谱感知算法(DCS-B算法)。在DCS-B算法的基础上，为了进一步减少不必要的计算量和为具有不同信噪比的用户设置不同的压缩比，提出了DCS-SCJA算法。所提的DCS-B算法、DCS-SP算法以及DCS-SCJA算法不仅丰富了宽带压缩频谱感知技术，也为后续该方向的研究提供了一定的参考价值。最后，论文介绍了认知OFDM系统中基于裕量自适应(MA)准则和基于速率自适应(RA)准则的两类多用户资源分配模型。针对不同模型具有不同优化目标的特点，论文在前人研究工作的基础上，基于不同准则分别提出了三种不同的资源分配改进算法，并给出了相应的仿真与性能分析：基于MA准则，提出了基于轮回思想的子载波比特分配算法(ring算法)和基于最差用户优先(WUF)改进算法(WUFW算法)；基于RA准则，提出了基于最差子载波避免(WSA)的子载波功率分配改进算法(WSAW算法)。所提三种算法是对前人工作的改进和完善，同时，也为后续同类算法的研究提供了改进的方向。此外，就目前CS理论在认知OFDM资源分配问题的应用正处于研究阶段，本文尝试并建立了基于CS的多用户资源分配模型，为后续的研究作了积极的探索工作。