认知无线电具有感知、学习的能力，通过重构系统参数，以适应外界环境。频谱感知作为认知无线电的关键技术，成为了本文的研究重点。然而，认知无线网络中，信号形式多样，频谱拥挤，背景噪声和干扰严重，这对检测算法提出了更高的要求和严峻的挑战。本文首先介绍了认知无线电的基本概念及其发展近况，并对以能量检测为代表的传统感知算法进行了研究，分析得出其在低信噪比条件下性能恶化的缺点，因而引出了一种非线性的信号处理方法-随机共振技术，改善了接收端的信噪比。其次，研究了两种随机共振模型，即双稳态随机共振模型和阈值随机共振模型，并且分析了随机共振与能量检测相结合的算法。通过仿真发现，在低信噪比条件下，检测性能得到了提升。最后，以能量检测为基础，在一种软件无线电平台USRP中，设计并实现了频谱感知系统。进一步，将Multi-Armed Bandit问题的解决策略应用于频谱感知控制流程中，减少了寻找空闲频段造成的时延，提高了传输效率，使得整个认知系统性能得到了改善。