频谱感知(Spectrum Sensing)是认知无线电(Cognitive radio)的一项关键技术,认知用户(Secondary Users, SU)需要对周围空闲频段实现快速而准确的检测,以免主用户(Primary Users, PU)的使用受到干扰,但是低的信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)环境会对检测结果的准确性造成很大影响。随机共振(Stochastic Resonance, SR)现象描述了在一个非线性系统中,当输入的信号和噪声之间存在某种匹配时,噪声能量就会向信号能量转移,系统输出的信噪比不仅不会降低,反而会增加,非常适用于弱信号的检测问题。为了提升低信噪比环境下认知用户对空闲频段检测的准确性,本文将随机共振系统引入到传统能量检测中,研究基于随机共振系统的认知无线电能量检测。首先阐述了论文的研究背景和意义,分别介绍了认知无线电频谱感知的研究现状、随机共振在信号检测中的研究与应用及随机共振在认知无线电频谱感知的国内外研究现状。其次对已有的频谱感知技术做了分类,按认知用户的数目多少分为单节点感知和多节点协作感知。重点介绍了单节点感知技术中的能量检测、循环平稳特征检测和匹配滤波检测的原理和算法,另外对多节点协作感知技术中的三种硬合并准则“OR”、“AND”和“K秩”做了相关介绍。然后介绍了传统双稳态随机共振的基本原理,研究基于传统双稳态随机共振的能量检测和传统能量检测的检测性能,推导了二者的虚警概率和检测概率的公式；介绍了实验仿真的基本步骤,在Matlab仿真环境下对两种能量检测的性能进行对比。实验表明,加入传统双稳态随机共振的能量检测器的性能得到了提升。接下来,研究了一种新型的Evstigneev型单稳态随机共振在能量检测中的应用。首先介绍了这种单稳态随机共振的基本原理,然后采用数值仿真的方法对基于新型单稳态随机共振的能量检测和传统能量检测在Matlab仿真环境下进行性能的对比。实验结果表明,与传统能量检测相比,基于Evstigneev型单稳态随机共振的能量检测性能要好,但是信号的频率会对其检测性能造成一定影响。最后,介绍了一类单模非线性光学系统的单稳态、双稳态和三稳态随机共振的基本原理,重点研究了这几类随机共振在传统能量检测中的应用,通过Matlab仿真软件对基于这几类随机共振系统的能量检测和传统能量检测的检测性能进行了实验仿真。实验结果表明,基于这类随机共振的能量检测其检测性能要优于传统的能量检测,但是信号的频率会对其检测性能造成一定影响。