认知无线电技术是新一代宽带无线移动通信网的重要组成部分,也是未来下一代移动通信系统的重要技术特征,该技术在不对拥有频谱的授权用户或其他非授权用户产生有害干扰的前提下,认知用户通过择机的方式接入授权用户频段或非授权频段,或者采用公共资源池的方式,使多个系统可以共享频谱,以提高频谱利用率。为解决频谱资源不足问题、实现频谱动态管理及提高频谱利用率提供了强有力的技术支撑。现阶段认知无线电的研究主要围绕频谱检测、物理层传输技术、无线资源管理、网络安全等方面开展,其中频谱检测是认知无线电的基础支撑技术,其余技术完成的前提条件就是准确快速的频谱检测。本论文主要针对这一关键技术进行了详细研究。首先,介绍了认知无线电技术的研究背景及意义,并介绍了目前热门的关于认知无线电的研究方向,引出本文着重介绍的频谱检测技术。本文对认知无线电频谱检测方法进行了调研,从认知无线电角度研究了频谱检测不同方面的问题,给出了与频谱检测相关的挑战并介绍了一些早期的频谱检测技术诸如能量检测,匹配滤波检测等。文章对协作检测概念以及其不同形式进行了解释,并给出了目前一些无线标准的检测特性。我们介绍了数字电视频带的DTMB信号,针对DTMB数字电视信号及其信号特征进行了频谱检测算法的探讨。我们根据DTMB信号帧结构的特点,研究了利用帧头PN序列相关的PNAC和PNCC算法。并针对DTMB电视信号的帧头模式二提出了基于线性合并的频谱检测方法。此算法可以不受相位偏移的影响,同时检测性能得到了提高。在已有的基于协作矩阵频谱检测算法的基础上,提出了基于快速傅里叶变换的盲频谱检测算法。该算法消除了噪声不确定性的影响,而且相比于匹配滤波器算法和循环平稳检测算法,是一种盲检测算法,因此不需要信号的先验信息,且性能也优于能量检测算法。而且因为避免了特征值的分解计算显著降低了计算复杂度,保证了有效简单的工程实现。本章对算法步骤进行了详细的描述,并求出了理论判决门限值。基于接收信号的协方差矩阵,提出了一种拟合优度算法,该算法可以充分利用其协方差矩阵的特征值,我们对已知的AD算法进行了改进,并对特征值进行归一化处理,基于随机矩阵理论,推导出了随机矩阵归一化无序特征值的累积概率密度函数。仿真结果表明我们提出的算法检测性能优于MME算法,且在信号具有较强相关性时检测算法性能好于噪声功率已知情况下的能量检测。