认知无线电是解决频谱短缺问题的一个有效的技术,频谱检测技术是认知无线电的核心技术之一,认知用户通过对所处的环境进行检测以发现“频谱空洞”,从而在不影响授权用户的情况下提高频谱利用率。由于受到多径效应和深度衰落的影响,“隐终端”问题严重影响频谱检测的性能。协作频谱检测能够有效应对“隐终端”问题,有效地提高系统检测性能。本文从多个角度对基于多节点的协作频谱检测进行了深入的研究,针对参与检测用户数和系统吞吐量进行了参数优化,并提出了一种用于分簇协作检测的分簇算法。本文研究了基于能量检测的频谱检测方法,分析了基于多节点的协作检测的系统模型,研究了基于不同数据融合准则下的协作检测算法,分析了信噪比和采样点数对检测概率和虚警概率的性能影响。仿真结果表明三种基于数据融合的协作频谱检测算法与基于单节点的频谱检测相比都在一定程度上提高了检测性能。对于协作检测,参与的用户数越多,系统的频谱检测性能越好,但是随着用户数增加,系统用于检测的开销迅速增大。基于最佳用户数的协作检测研究的是如何在满足系统性能指标的前提下,折中考虑检测性能和检测开销,对参与协作检测的用户数进行优化。本文分析了基于“与”和“或”准则的协作检测的最佳用户数问题,分别在瑞利衰落信道和Nakagami信道下,对最佳用户数问题进行仿真,从而得到不同衰落信道下的最佳用户数。本文针对认知无线电中协作频谱检测的参数给出基于协作检测的系统吞吐量的概念,并推导出系统吞吐量的数学表达式。研究了基于最优系统吞吐量的参数优化问题,通过数学推导证明存在一定的虚警概率和用户数使得系统吞吐量最大,并分别得出最优虚警概率和最优用户数的表达式。仿真结果也证明的理论推导的正确性。最后本文对认知无线电网络采用分层结构进行检测,将网络划分为簇,簇内普通节点和簇头构成第一层网络;簇首构成第二层网络,负责数据的远距离路由转发。分层网络既可以保证原有覆盖范围内的数据通信,也可以大幅节省网络能量。本文提出了一种基于leach分簇协议的改进算法,该算法中结合了协作检测中的用户分集技术与leach分簇协议中的动态分簇技术,簇头选举过程中采用分层式的簇头选举机制,既延长了网络生存时间,又提高了网络的检测性能。仿真结果表明,基于leach改进算法的分簇频谱检测系统具有良好的性能,在保证网络整体能量有效利用的同时,提高了系统的检测性能。