随着全球信息化的快速发展，无线通信技术逐渐向高速度大下载量方向转变，业务量需求与有限频谱资源之间的矛盾日益突出，而有限的频谱资源变得更加紧张。现今的静态频谱分配方式导致了频谱使用效率十分低下，为了解决这一重大问题，认知无线电技术应运而生，即在通过认知用户的感知能力和重置能力获得最优的可用频段并进一步加以循环利用的技术理论，从而动态地提高频谱资源的利用率。认知无线电作为一种智能通信系统，它能通过频谱感知技术探测授权频带内频谱空洞的存在，调整自身的传输功率、载频、调制方式等从而进行机会性地利用主频带进行通信，在发现授权用户重新占用主频带时及时退出，不会影响授权用户的正常通信。认知无线电系统能正常有效工作的最重要的基础就是精确的频谱感知技术。因此，本课题的主要内容就是重点研究如何有效地提高认知无线电系统中的频谱感知算法的精确度。基于授权发射机的频谱检测中，能量检测算法作为认知无线电的一种常用的检测方法具有计算量快速简单，无需用户的先验知识就可进行盲检测的优点。然而正是由于能量检测实现性简单，所以就会容易受到环境噪声的干扰和信道的衰落等因素的影响而产生较大的检测误差。为了克服这一缺点，本文结合了双门限能量检测、信噪比墙技术和差分能量检测三种算法来进行协作频谱感知算法的优化，进一步克服环境噪声的影响，在低信噪比传播的条件下，将算法进行融合来提高频谱检测的准确度。论文的主要工作包括：1主要从传统的能量检测方法入手而引出了双门限能量检测技术，并对其进行了详细地理论分析和性能比较，体现了双门限的优越性。2由于接收的噪声存在不确定性，当认知用户接收到的授权信号的信噪比低于某一阈值时，无论将检测时间延长多久都不能实现鲁棒性的检测，这一阈值被称作信噪比墙。本文通过信噪比墙这一现象进行分析，结合协作频谱感知来筛选有效节点进而来提高检测性能。3本文提出了一个新型的协作频谱感知模型，对差分能量检测进行修正改进，并将以上三种算法有机地结合起来。经过实验仿真比较，可以证明该方法感知快速有效，实现简单，可以用来检测不同类型的未知信号。尤其在低信噪比环境中，明显地提高了频谱检测的精确度减少了系统的运算时间。