认知无线电系统与现有执照系统之间的和谐共存，要求从用户（认知无线电设备）具有敏锐感知潜在干扰的能力，即要求能够检测出当前频段上主用户（具有频谱使用执照的用户）的存在。因此，频谱感知成为认知无线电的的关键使能模块，通常将频谱感知过程建模为数学上的假设检验，并假设信号统计量匀符合已知的概率分布函数；但是，不符合实际分布函数的假设则会导致不可靠的检测结果。本文中，我们考虑概率分布函数的不确定性在假设检验中对感知性能的影响，主要指从用户接收信号强度的概率分布函数是不确定的。采用一阶和二阶统计量定义概率分布函数的不确定域，我们将最优检测问题描述成一个鲁棒优化问题。本文主要内容包括两个方面：第一部分对单用户检测器的鲁棒性能进行了分析。首先采用场景近似法获得决策阈值；基于该阈值，研究了当分布函数不确定性存在时，检测概率的上下界问题；并进一步验证了极限分布可以达到上下界。第二部分将单用户鲁棒检测的概念扩展到多用户协作检测器。我们提出了一个阈值适应算法，在维持指定虚检概率不变的前提下，能够提高最坏情况下的检测性能。该算法的具体实现需要迭代地求解一系列半正定规划问题，本末给出了算法的仿真验证结果。