随着时代的发展和社会的进步,无线通信领域发展也十分迅速,人们对无线服务业务量的需求极速增加,从而造成了频谱资源供不应求的局面。调查显示,频谱资源由于其固有的分配模式造成了分配不均匀的现象,其中授权频段的频谱占有量高,但使用率极低。针对这一问题,认知无线电技术被提出,该技术在近些年得到了广泛的研究与应用。认知无线电技术是通过智能感知周围环境来寻找到空闲频段,并通过动态接入的方式对空闲频段进行二次使用,从而使频谱资源利用率提高。本文首先对认知无线电技术的工作原理及现阶段国内外的研究情况进行了分析,掌握了当前普遍应用的几种频谱感知方法,并重点对分簇式协作频谱感知技术进行了深入的研究。由于在实际信道环境中,频谱感知算法中的能量检测技术易受到噪声等外界因素的干扰,且在检测过程中时常会有恶意节点出现,从而使检测结果出现了偏差。所以本文在检测主用户是否存在阶段,改进了传统的双门限能量检测方法,将其与信噪比墙技术相结合,筛选出性能良好的感知节点参与协作感知,达到更精确的感知效果。随后在本文簇间数据融合阶段,为更进一步加强协作频谱感知技术的检测正确率,节约信道的开销,避免认知系统处于衰落信道时所造成的检测性能下降等问题。本文改进了分簇式协作频谱感知技术中的数据融合方式,对各簇的检测结果进行了信噪比加权,充分利用了簇首的信道信息,最后通过仿真验证了算法性能的优越性。通过MATLAB仿真分析可知,感知节点中存在恶意节点和性能较差的节点,本文改进后的双门限频谱感知算法在对参与协作的感知节点进行选择时,筛掉接收信号SNR较差的感知节点。通过仿真数据可知,相比原有算法的检测性能有2%~5%的提高。使用改进的簇间数据融合技术,不仅在一定程度上降低了对带宽的需求,同时也使系统整体检测概率有了进一步提高。