随着无线电技术的迅猛发展,无线频谱资源愈加稀缺,为了提高频谱利用率,对宽带频谱进行监测、高效管理在雷达、认知无线电（Cognitive Radios,CR）领域都有着重要意义。依赖奈奎斯特定理的传统采样方式在模数转换器（Analog to Digital Converter,ADC）无法满足高速率采样时显得捉襟见肘,因此压缩感知理论（Compressed Sensing,CS）应运而生,随着CS技术的成熟,使得基于亚奈奎斯特采样的数字接收机成为可能,与传统采样后压缩不同,该技术不仅降低了对ADC的要求,还减轻了系统对数据的存储、传输的负担。本文围绕基于亚奈奎斯特采样的宽带频谱感知系统的设计与实现,通过分析以CS理论为基础的亚奈奎斯特采样技术及信号重构算法,对多陪集采样架构进行研究,并提出一种改进型采样架构与一种基于互周期图的快速功率谱重构算法,给出了宽带频谱感知系统的总体设计方案,并基于FPGA（Field Programmable Gate Array,FPGA）平台完成系统实现。本文的主要研究工作包括:1、介绍了三种典型亚奈奎斯特采样技术:随机解调采样（Random Demodulator Sampling,RDS）、调制宽带转换器（Modulated Wideband Converter,MWC）、多陪集采样（Multi-Coset Sampling,MCS）,通过对信号模型、重构运算量、硬件实现技术难点以及相应的带宽要求等多个方面分析、比较;其次对传统贪婪算法、凸松弛算法、稀疏贝叶斯算法等进行分析,通过仿真实验分析OMP（Orthogonal Matching Pursuit）等算法的压缩数据重构性能。2、针对传统MCS结构不够灵活或对时钟设计要求过高的问题,对采样结构进行优化,并提出一种最优采样模式搜索的设计方案;分析MCS采样后数据与原始频谱关系,提出一种基于互周期图的快速功率谱重构算法,进一步提高了宽带功率谱感知性能。3、依据改进后MCS架构以及功率谱估计算法,对宽带频谱感知系统进行设计和实现。通过系统需求及电路分析,完成了电源模块、采样模块、信号处理模块、DSP（Digital Signal Processor,DSP）模块及其接口电路的实现,完成六路160MHz的ADC对直流（Direct Current,DC）到1GHz带宽内的频谱感知系统实现,并在现有实验室条件下完成系统硬件平台的性能测试。