虽然现代无线通信利用先进技术不断突破数据速率极限,但频谱资源仍是稀缺的宝贵资源。一来适用于无线通信的频谱大多被固定分配和授权,但其频谱效率和利用率低下;二来随着用户数量不断增加,频谱越来越拥挤,各种竞争和冲突不断发生。为了解决频谱资源短缺问题,研究人员提出了认知无线电技术,该技术允许未授权用户利用动态接入空闲频谱,实现频谱资源利用的最大化。其中频谱感知技术是认知无线电中重要的一环,是保证频谱资源动态分配以及重构网络参数的前提条件。协作频谱感知技术能够有效克服目前单节点频谱感知技术的局限性,因此本文重点对协作频谱感知的关键技术进行了深入的研究。针对现有的协作频谱感知固定时隙检测和受噪声影响较严重的问题,分别提出了基于分簇的协作序贯检测方法和基于智能算法优化的协作循环频谱感知方法。由于固定样本检测方法浪费信道资源,而序贯检测可以动态调整检测样本数据从而降低检测时隙的特点,针对在大尺度衰落信道下不同认知用户感知性能恶化不同和授权用户位置不确定情况,提出了基于分簇的协作序贯检测算法。该方法根据LEACH协议选取簇头,各簇分段并行计算似然比统计量的方法进行序贯检测,任一簇内判决成功即结束检测,该认知无线电网络为二层网络,极大的缩短了检测时间。通过理论技术和仿真实验给出了系统最优吞吐量与虚警概率和检测时隙的关系,最后仿真实验表明所提算法较现有序贯检测能有效降低检测时间。通过对信号循环平稳特征的研究,针对噪声不确定环境恶劣情况下和信道环境的复杂性,本文深入研究了基于循环平稳特征的协作频谱感知技术,提出了基于粒子群优化的协作循环平稳特征检测算法。通过理论和仿真分析了BPSK调制信号的循环平稳特性,验证了通过信号的循环频率点来进行信号检测的可行性。本文以渐进最优χ~2检测算法为基础,仿真实验对比能量检测在不同噪声不确定度下检测性能的差异,结果表明该算法的优越性。之后通过‘双力矩拟合法’给出了软融合检测统计量的线性合并表达式,针对EGC和MRC融合策略对非线性模型的局限性,提出了利用粒子群算法优化融合权值的策略,最后经过仿真实验验证了该算法较其他协作策略的性能优越性。