随着通信技术的发展，无线通信技术得到飞速发展，同时使用无线通信业务的用户数目也在激增，从而对无线频谱资源的需求越来越大。由于现有的频谱分配方案不合理，造成了频谱资源的利用率低。为了解决不断增长的频谱资源需求和频谱利用率低之间的矛盾，认知无线电技术作为一种新兴技术被提出来了。对目标频段进行准确有效的感知是认知无线电技术实现的基础。首先，第一章介绍了认知无线电的概念和认知无线电中的频谱感知技术。随后，第二章介绍了信号检测技术，包括二元信号假设检验、信号检测中的性能参数和判决准则，紧接着又详细介绍了能量检测算法、基于协方差绝对值的检测算法、基于最大特征值和最小特征值的检测算法和基于能量与最小特征值的检测算法。然后，第三章针对能量检测算法等经典检测算法没有考虑信号之间的相关性，本文提出了一种充分利用接收信号相关性的基于噪声统计协方差矩阵的频谱感知算法，它得以实现的数学基础是接收信号样本协方差矩阵不同于噪声协方差矩阵。针对已有检测算法会受到噪声不确定性的影响，本章对所提方案模型做了修改，以此来消除噪声不确定性的影响。最后，借助多元统计学理论来推导所提算法的理论判决门限，并通过仿真结果证明了所提算法的有效性。最后，第四章考虑到能量检测算法易受噪声不确定性和低信噪比的影响，并结合混沌理论以及混沌系统对噪声具有免疫能力、对初始值敏感这些特性，提出了基于混沌理论的弱主用户信号检测算法。简单介绍了Duffing系统检测模型和检测原理，并利用系统最大Lyapunov指数是否大于零这一规则来判断主信号的有无。由仿真结果可知，本文所提算法的检测性能要优于能量检测算法，并且受噪声不确定性和低信噪比的影响比能量检测要小。