无线通信技术的不断发展,使得无线频谱资源问题越来越突出,直接制约着未来宽带无线通信技术的发展。认知无线电技术的出现,既解决了无线频谱资源短缺的问题,又提高了频谱资源的利用率,是一种智能的频谱共享技术,有效的频谱检测技术是实现频谱共享的关键。此外,分布式天线技术凭借其独特的优势在通信系统中得到广泛的应用。因此,本文在认知无线电网络中引入分布式天线技术进行协作频谱检测,利用分集和复用技术提高频谱检测性能。本文首先对课题的研究背景、国内外研究现状及发展趋势做了充分的调研,引出基于分布式天线的协作频谱检测的研究意义。其次,对单用户和多用户频谱检测技术做了一定的分析,从实用性、计算复杂度等方面比较了各算法的优缺点,并对各算法的检测性能进行仿真分析。如何高效、准确地进行无线频谱检测是认知无线电的关键技术,因此,第三章研究了高斯信道和瑞利信道下噪声与常用调制信号的分形维数特征,通过仿真实现基于分形维数的频谱检测算法；并假设噪声盒维数服从伽玛分布,提出采用恒虚警检测方法来设定判决门限值。结果证明基于分形维数的频谱检测性能比传统的检测算法更优；恒虚警检测方法不仅比将判决门限值设为固定值更加严谨,而且能取得更好的检测性能。最后第四章详细说明了分布式天线的协作频谱检测系统结构和实现原理。分布式天线系统具有天线单元地理位置分开和光纤理想反馈信道的优势,基于分形维数的分布式天线协作频谱检测结合主用户定位机制,筛除处于主用户覆盖范围外的天线单元,合理利用空域资源,提高频谱资源检测性能和利用率。仿真结果证明,分布式天线协作频谱检测相比于多用户协作频谱检测更有优势；结合定位的分布式天线协作频谱检测算法充分利用空域资源,能够取得更高的检测概率；基于分形盒维数的分布式天线协作频谱检测算法比能量检测算法具有更优的检测性能。在本文分布式天线认知无线电系统的研究基础上,可以进一步研究基于信息维数的频谱检测算法及从算法改进方面提高关联维数的应用性；此外,考虑利用分布式多天线协同定位主用户,抑制非视距对定位误差的影响,及对主用户地理位置进行三维定位,提高主用户定位的准确性。