近些年来，随着移动智能终端的普及和无线通信中各种数字业务的急剧增长，导致有限的频谱资源变得日益紧张，已成为制约无线通信发展的瓶颈。然而，不论是在城市地区还是在偏远的乡村，由于静态的频谱分配模式以及模拟电视到数字电视的转变，大量的电视频谱资源在时间和空间上存在不同程度的闲置。同时，电视频段位于甚高频和超高频，具有良好的传播特性和广泛的应用前景。基于上述原因，许多组织，如FCC、OFCOM，都颁布了开放空白电视频段的法令并制定了相应的运营规则。运营规则要求电视频段上的非授权用户不能对授权用户(电视信号和无线麦克风信号)产生干扰，所以，“如何感知空白电视频谱”已成为研究热点问题。　　 感知空白电视频谱等价于对授权用户的检测，本文首先研究了如何实现对电视信号的检测。针对电视信号固有的特征，目前大多数检测方法是基于导频信号或先验信息来完成对电视信号的检测。然而，当电视标准中不含导频信号或者信噪比很低时，这些检测方法就会失效。为解决这些问题，本文提出了一种基于时域互相关的检测方法。此外，对实际电视频段的频谱分析发现，电视频段经常会受到窄带干扰的影响，它的出现不仅会降低检测器的稳健性还会提高时域互相关检测器的虚警概率。为了抑制窄带干扰，本文提出了频域互相关系统模型，并且设计了基于该模型的两种检测方法。仿真结果表明，本文提出的方法能有效地抑制窄带干扰。　　 其次，本文研究了无线麦克风信号的检测方法。在实际环境中，窄带干扰是不可避免的，它的功率谱与无线麦克风信号的功率谱极为相似。然而，目前已存在的检测方法无法正确区分它们而导致了极高的虚警概率，使得可用空白电视频段数目急剧下降。为解决这个难题，利用无线麦克风信号的功率谱相比窄带干扰的功率谱有略微展宽的特征，本文设计了基于周期图的无线麦克风信号检测方法。仿真结果表明，相比于已有的方法，该方法能有效地解决当前无线麦克风信号检测中的最大难题。　　 最后，为了为感知算法提供一个实际的测试平台，本文设计了感知系统的硬件平台。利用该平台实现了对电视信号和无线麦克风信号的采集，对采集的数据分析发现，该平台能正常工作并满足设计要求。此外，利用该平台完成了对基于周期图的无线麦克风信号检测方法的测试。测试结果表明，本文提出的方法完全能够满足运营规则的要求。