频谱感知是认知无线电（Cognitive Radio, CR）的一项核心技术。认知无线电通信系统必须具备频谱感知能力，即CR用户需要准确地感知外部无线频谱是否有空闲频段的出现，以便利用该频段进行信息通信。同时，CR用户必须随时监测授权用户是否需要接入该频段，以使CR用户及时的退出，避免对授权用户造成有害的干扰。因此频谱感知需要实现两种功能：一是感知频谱空穴，充分利用所有频谱机会；二是检测授权用户的出现，避免对授权用户造成干扰。准确的感知空闲频谱与及时的检测到授权用户的出现，这些都需要有充足的时间完成。另外，为了有效的传输数据，需要保证用于频谱检测的时间尽可能的短，这样才能更好的提高频谱资源的利用率。显然上述两种功能是互相矛盾的。所以频谱感知技术的核心问题就是如何实现检测有效性与检测准确性的合理折中。本文首先研究了CR的相关理论知识以及经典频谱感知算法,然后重点研究了合作频谱感知算法，并指出用户间合作检测能够克服单用户检测的诸多局限，从而提升系统检测性能。合作频谱感知首先将每一个CR用户的本地判决信息汇报给融合中心，然后融合中心根据最适合的融合准则作出最终的判决，并将结果反馈给CR用户。一般采用的融合准则主要为OR准则和AND准则。传统合作频谱感知是指所有的CR用户都参与合作。本文通过分析低信噪下的传统合作频谱检测性能，指出全部用户都参与合作的局限性，然后提出选择较高信噪比的CR用户参与合作的思想。于是如何选择这些用户，即采用什么样的用户选择算法成为实现该思想的关键。进而，提出了较优用户选择方法，并通过仿真实验确立了最优的门限阈值。从仿真结果看出，此方法的检测性能较之传统的合作检测算法有明显的提高。因此同传统所有用户都参与的合作相比较，认知用户间的选择合作更能改善系统的感知能力。