认知无线电技术采用动态频谱分配方案,可以有效提高频谱资源的利用率。频谱感知技术是认知无线电的关键技术之一,是频谱估计和频谱分配的前提。论文主要针对协作频谱感知技术进行了研究。针对认知系统中感知信道存在衰落和中继能耗较大问题,提出了一种兼顾感知性能和感知能耗的基于最优中继的自适应协作频谱感知算法。该算法通过机会中继协作、基于效益函数的最优中继协作和系统参数自适应调整机制,能够获得性能与能耗的合理折中。仿真分析表明,与非中继协作感知算法相比,该算法在能耗较低的条件下可提高感知性能,而且当认知用户数较大时,感知性能接近最佳中继固定的协作感知算法。同时系统参数调整使感知过程更加符合实际感知要求。论文提出了一种兼顾认知无线电系统可靠性和低负载的基于信任度的双门限协作频谱感知算法。满足双门限要求的认知用户首先参与协作感知,当满足双门限要求的认知用户数目不足时,增加满足信任度参数要求的认知用户参与协作感知。融合中心存储了认知用户的感知记录,并以此为局部感知结果设置融合权重。理论分析和仿真结果表明,该算法所需传输的感知参数减少了,占用的信道带宽降低。同时,由于不可靠用户的减少,算法的感知性能进一步提高了。通过调整算法参数可使系统应用于不同类型的无线业务。根据授权信道占用的特点,结合分步式协作检测思想,论文提出了一种基于主用户状态的分步式协作频谱感知算法。当授权信道中主用户存在或不存在的持续时间远远大于感知周期,认知节点系统可以根据上一轮的感知结果推断本轮感知过程中主用户状态,且根据推测结果采用不同的分步式协作感知算法从而提高系统性能和效率。仿真结果表明,相比于硬合并和软合并协作感知算法,该算法可以在感知时间略微增加的条件下以较小的传输带宽获得检测性能的较大提高;相比于非基于主用户状态的分步式感知算法,该算法在感知性能和感知开销方面都占有优势。