无线通信技术的快速发展和固定的频谱分配政策导致了频谱资源紧缺。认知无线电是一种可以提高频谱利用率的新兴技术,其核心思想是通过频谱感知技术发现“频谱空洞”,在不干扰主用户通信的前提下允许次用户使用空闲频谱。因此,快速有效的频谱感知是认知无线电的前提和基础。本文对认知无线电中频谱感知算法进行了深入的研究,将频谱感知问题转化为分布假设检验问题,主要工作和创新成果如下：1.认知无线电中基于拟合优度的频谱感知算法大体上分为两种：一种是半盲频谱感知算法,比如Anderson-Darling(AD)感知算法；另一种是盲频谱感知算法,比如基于特征函数的盲频谱感知算法。AD感知算法具有较高的检测性能,但其需要知道噪声方差,为实现盲频谱感知,本文通过实时估计噪声方差方法和构造新的拟合对象等方法改进了AD感知算法,提出了两种盲频谱感知算法,主要包括利用噪声估计的AD盲频谱感知算法、基于F分布的盲频谱感知算法。由于以上所提算法和已有的基于拟合优度的盲频谱感知算法需要计算拟合对象和对拟合对象进行排序,导致复杂度较大,不利于实时感知。针对该缺陷,本文在数理统计的基础上,在不用拟合准则的前提下构造了新的检验统计量,提出了基于均方值与方差之比的盲频谱感知算法和基于二项分布的快速盲频谱感知算法,并推导了判决门限的计算公式,理论分析仿真表明了所提算法的有效性。2.当主用户信号在感知期间发生变化时(此时主用户信号为动态信号),第1部分所提的所有算法的检测性能将会快速下降甚至失效,这限制了上述所提算法的应用范围。为实现对动态信号的感知,本文利用多天线可以提供空间相关性这一特征,对协方差矩阵元素进行了研究得到以下结论：将协方差矩阵上三角(或下三角)元素进行归一化处理得到相关系数,当主用户不存在时经过非线性变换的相关系数的服从学生分布；而当主用户存在时经过非线性变换的相关系数的概率密度函数向右偏离学生分布。在这一重要的结论基础下,本文从两方面入手。一方面,将频谱感知问题转化为多个相关系数的融合问题,通过等增益合并提出基于相关系数的多天线协作盲频谱感知算法；另一方面,受拟合优度思想的启发,本文将频谱感知问题转化为一个单边的学生分布的检验问题,然后利用数学上已有的侧重右尾检验AD(Right-tail AD,RAD)准则提出一种联合相关函数和RAD准则的频谱感知算法。同时,在此基础上,本文对RAD准则进行了改进,提出一种单边AD(Unilateral RAD, URAD)准则,并将URAD准则应用于上述的拟合优度问题。理论分析和仿真表明在相同条件下利用URAD准则得到的检测性能优于利用RAD准则。总之,所提算法和方案有效的解决了认知无线电系统中频谱感知技术存在的一些问题,并通过仿真验证了其有效性,所研究和提出的算法具有一定的理论和实际意义。