随着当今无线通信技术的迅猛发展，无线频谱短缺日益严重，而固定频带分配是造成这一问题的主要原因。因此，认知无线电（CR）技术应运而生，其可通过对无线环境的感知，识别出未被授权用户（PUs）使用的频谱空洞（SHs）并对其加以利用，从而提高频谱的使用效率。鉴于目前无线通信数据的高速传输技术的发展，宽带频谱感知对于认知无线电（CR）就显得尤为重要。但是宽带频谱感知要求对信号进行高速采样，这对目前的模拟数字转换器（ADC）提出了更高甚至难以实现的要求，对采样开销和硬件复杂度都是一个极度挑战。多亏压缩感知理(CS)论的提出，使信号在低于奈奎斯特采样率的情况下得到无失真恢复成为可能，即为宽带频谱感知提供了一个低开销低复杂度的可行途径。　　虽然，压缩感知（CR）在信号及图像处理应用方面取得了不少新进展，但我们对其需要更多的了解并研究更多的新的方法。本文主要研究压缩感知（CS）在宽带频谱感知中的应用。进行的主要工作如下：　　1.本文选择宽带调频信号为仿真信号模型，通过对国内外文献中提出的信号重建算法进行比较后，选择在OMP算法的基础上对以高斯随机矩阵、伯努利矩阵、部分哈达玛矩阵、随机托普利兹矩阵、LDPC码校验矩阵为观测矩阵的基于压缩感知方法的信号频谱检测的准确度性能进行了对比；在实验中发现均匀随机分布矩阵也可以作为压缩感知的一种观测矩阵。结果显示：6种矩阵中，高斯随机矩阵性能最好，其次是伯努利矩阵和LDPC矩阵。不是所有的部分哈达玛矩阵和随机托普利兹矩阵都适合作为一维无线信号的观测矩阵。　　2.在第1点的不同观测数目及观测矩阵的压缩感知模型研究的基础上，通过对比几种频谱检测方法的优劣，最终选择能量检测方法对重建信号进行频谱检测。并且提出在不完全重建信号的情况下对信号频谱进行检测，从而节省了78.8％检测时间。