随着无线通信业务的飞速发展，无线电频谱成为一种越来越贫乏的资源，为了解决这个问题，认知无线电技术已成为通信领域的热点研究课题。认知无线电是一种智能的软件无线电技术，它能够对周围无线电环境进行感知，伺机接入处于空闲状态的频段，并自适应的调整自身参数，选择合适频段进行信息传输。　　 在本论文中，主要研究了认知无线电技术的频谱感知算法。首先对多种频谱检测算法进行了分析，并对各算法性能进行了对比，重点是循环平稳特征检测法。因为大多数的通信信号都具有循环平稳特性，所以我们可以利用授权用户信号的循环谱相关特性，通过分析信号谱相关函数中循环频率和频率的特性来判定授权用户是否存在。其次是时间混叠法，循环平稳特性具有很好的抗噪声性能，但它的计算复杂度高，针对这个问题，论文中我们将时间混叠法用于循环平稳特征检测。时间混叠法最大的优势就是降低计算复杂度，它通过在时域中对信号进行重叠运算，无论原始信号是否有周期性，在经过时间重叠后产生一个全新的周期信号，因此只对该周期信号的一个周期进行DFT变换便可得到整个原始信号的频域表示。实际应用中，主用户信号受到多种不确定因素的影响导致了隐藏终端问题，文中采用了多用户协作检测技术来克服。　　 在理论分析后我们利用matlab对文中采用的频谱感知算法进行计算机仿真，从检测概率、虚警概率、ROC曲线（接收机操作特性曲线）和信号循环谱估计曲线等几个方面对理论研究进行了性能验证。最后对全文做出了总结和展望。