随着无线通信技术的飞速发展，频谱资源的稀缺问题亟待解决。为了提高频谱利用率，研究者提出了认知无线电(Cognitive Radio，CR)技术。认知无线电是一个智能无线通信系统，该系统能自动感知所处的无线电环境从而迅速调整其工作参数以适应外部环境变化。在不影响授权用户正常通信的基础上，具有认知功能的无线通信设备可通过机会接入的方法来动态使用授权用户的频段。该技术作为提高频谱资源利用率的重要手段，是无线电领域中研究热点之一。目前，认知无线电关键技术的研究主要有两个方面，一是频谱感知技术，二是动态频谱管理技术。频谱感知是认知无线电系统中的一个关键问题，频谱感知能力的强弱直接决定了认知无线电系统能否有效地工作。基于这一点，本文对频谱感知技术做了如下工作：首先，在噪声方差不确定的认知无线电系统中，针对传统频谱感知算法不能有效的检测出动态场景下的频谱空穴这个问题，提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)滤波器组(DFB)的能量检测算法。该算法在传统的能量检测算法的基础上加入了离散傅里叶变换滤波器组和p-阶的自回归模型，利用离散傅里叶变换滤波器组使得算法的计算的复杂度得到了明显的降低，而用p-阶的自回归模型估计噪声方差可以动态地调节判决门限，尽可能减小错误率。仿真结果表明在噪声方差不确定的动态场景下，提出的算法更能有效的检测出频谱空穴。其次，在信道衰落环境下，采用改进的协作频谱感知技术解决频谱感知时间过长问题，提出了一种异步协作频谱感知算法，该算法根据高信噪比的认知用户比低信噪比的认知用户进行频谱感知所需的时间短这一特点，各个认知节点均独立的进行频谱感知，并不要求同步进行，同时也不规定在特定的时刻上报感知结果，从而大大减少了频谱感知时间。仿真表明提出的算法和传统的算法相比，有效地减少了感知时间，提高了频谱感知的灵敏度。