认知无线电环境中，无线通信技术的迅猛发展导致频谱资源短缺及利用率低下。认知无线电能智能感知周围环境并快速准确的检测出频谱空穴，缓解频谱分配与频谱利用率低之间的矛盾；本文主要研究认知无线电中的频谱检测技术。　　针对认知无线电网络中单节点认知用户接收的信号，提出了基于重加权快速交替方向法的频谱感知算法。该方法在对目标函数简化的同时对重构模型进行加权，通过大的权值来抑制信号中的非零元，增加重构信号的稀疏性以获取趋近于0l的解。利用软阈值迭代法对信号进行重构降低算法的复杂度。重加权快速交替方向法在迭代过程中不仅用到当前点的信息，还融合了当前点和前一点两个点的信息，使得迭代结果更加准确，停止准则不变的情况下，减少了算法的迭代次数，因此，加快了算法的收敛速度。算法过程的简化减少了迭代次数降低了算法复杂度。仿真结果表明，该算法重建信号的能力明显优于其他同类算法，低信噪比下有较好的检测效果。　　对于目前算法存在的复杂度高、低信噪比下噪声对检测结果影响比较大的问题，本文提出了基于循环谱的空闲频谱感知算法，该方法在压缩感知的基础上，利用二维循环谱的稀疏特性来缓解循环采样的要求，用重加权快速交替方向法对信号的循环谱进行重构，利用循环平稳特征把信号和噪声分离开来，降低算法的复杂度和检测时间，该方法抗噪性能好，低信噪比下检测性能较好。仿真分析表明该算法能够在低信噪比下很好的检测出原始信号，并且可以将信号和噪声分离开来，该算法与同类算法比较的结果可以看出检测时间大大缩短，复杂度也得到了降低。