频谱感知与空闲频谱适用性分析是认知无线电的关键技术，已成为当前关注的热点领域。本文选题来源于国家863计划等项目资助，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。　　本文在对认知无线电中频谱感知技术、感知信道性能估计、数据融合策略、空闲频谱特征和频谱适用性等内容进行深入研究的基础上，取得以下具有创新性的研究成果:　　针对现有频谱感知技术需要了解环境参数和授权用户先验信息的问题，本文提出了一种基于能量-自相关噪声相消的频谱感知算法。通过构造感知信号的能量和自相关两个统计量并比较其数字特征值和分布函数，推导出频谱感知的虚警概率和检测概率函数;根据奈曼-皮尔逊准则，在虚警概率设定的条件下，计算出检测概率的显式表达式。仿真结果表明该算法的性能主要对感知用户的信道增益较为敏感，且检测性能还可通过对感知用户参数的设置进行动态调整，并验证了算法的实现不依赖于环境参数和授权用户等先验信息。　　针对本地频谱感知无法克服阴影衰落和隐藏终端的问题，本文提出了一种基于互相关矩阵(Cross-Correlation Matrix，CCM)估计的协作频谱感知模型和算法;构建了不同感知用户采样信号的互相关特性矩阵，通过分析和比较其对角元素和非对角元素的不同特性，估算出感知用户信道增益比和信噪比等信道特性参数，将信噪比估计值代入能量-自相关噪声相消算法的检测概率表达式，可克服能量-自相关噪声相消算法对信道增益较为敏感的不足。仿真结果表明CCM要优于其它几类估计算法，而且算法的实现也不需要授权用户的任何先验信息，具有较强的实用性。　　针对传统协作频谱感知进行数据融合时没有考虑感知用户选择性的问题，本文提出了一种基于信道增益比对参与协作感知用户进行选择的数据融合机制，并构造了两种选择性数据融合策略:　　(1)全部感知用户依据自身信道增益进行加权的数据融合策略;　　(2)剔除信道增益小的感知用户，保留信道增益大的感知用户参与数据融合。仿真结果表明这两种选择性融合策略的总体性能要优于“与”准则和“或”准则，且策略(2)的性能要显著优于策略(1)的性能。　　针对如何评价协作频谱感知网络所得到的一系列空闲频谱特征及其适用的业务类型，本文探索性地提出了一种分析空闲频谱适用性的机制，以满足不同业务类型对服务质量的要求。列举了评价空闲频谱特征的三类共七个指标:　　(1)频谱基本参数:中心频率、带宽;　　(2)授权频段占用特征:频谱可用性、业务时长;　　(3)信道特征:多普勒扩展、信道容量和损耗，并构建了空闲频谱性能索引表。　　结合认知用户的业务类型，将认知用户的需求值与空闲频谱性能索引表所提供的指标值进行比较，得到了判断空闲频谱是否满足认知用户需求的矩阵以及可用空闲频谱的数量，依据矩阵和数量建立了频谱适用性的搜索策略。仿真结果表明在冲撞率和频谱利用率方面，基于频谱适用性的搜索策略要优于随机分配策略。　　最后，论文对研究内容进行了总结，给出了频谱感知和频谱适用性的系统模型，并对认知无线电未来的研究方向和展望进行了讨论。