信号感知技术通过对接收的信号进行检测、分类和识别来获取信号所携带的信息，是认知无线电和调制信号识别等领域的重要技术。谱相关理论关注信号的循环平稳特性，即统计参数随时间呈二阶周期性变化的性质，是信号感知技术的重要方法之一。频谱相关函数是谱相关理论中用来提取信号循环平稳特性的数学工具，可通过其所提取的循环平稳特征来检测和分类信号。本文在发展丰富频谱相关函数这一有效数学工具的基础上，将其应用到认知无线电和调制信号识别领域，以解决边带调制信号分类和无线麦克风信号检测两大问题。　　 本文首先介绍频谱相关函数的性质和应用范围，着重说明频谱相关函数的计算方法，并给出相关证明。针对频谱相关函数偏重强调其频率域的特征这一不足，本文提出与之对应的共轭频谱相关函数，共轭频谱相关函数更关注循环频率域的特征。通过合理的方式将频谱相关函数和共轭频谱相关函数结合起来形成增强型频谱相关函数，可以综合两者的优点更全面的揭示信号的循环谱特征，从而更准确有效的对信号检测和分类。　　 其次，单边带调制信号和双边带调制信号的传统分类方法都是建立在对其载频预先获取或者准确预估的基础上，鉴于在很多情形下，这一条件很难满足，本文提出一种无载频先验信息约束下有效分类两种调制信号的方法。该方法首先通过增强型频谱相关函数挖掘两种调制信号的循环谱特征，并压缩所得到的频谱相关函数频率域冗余数据获取循环特征图谱，最终通过设计合理特征量量化差异达到准确分类单边带调制信号和双边带调制信号的目的。　　 最后，针对空白电视频段动态频谱接入问题中的重要难题，无线麦克风信号检测，本文首先揭示其难点在于窄带干扰对无线麦克风信号的影响。由于两者功率谱极为相似，应用传统的检测方法难以对其区分，导致由于窄带干扰的存在而使无线麦克风信号检测的误警率极高。应用增强型频谱相关函数来刻画无线麦克风信号和窄带干扰各自特有的循环谱特征，并有效的量化两种信号间的特征差异，能够以很高的检测率识别出无线麦克风信号。　　 仿真表明，基于增强型频谱相关函数的信号感知方法针对上述两个问题检测分类准确有效且具有复杂度低的优点。