认知无线电(Cognitive Radio，CR)作为一种革命性智能频谱共享技术，可显著提高频谱的使用率，近年来受到了人们的广泛关注。而组建实际的认知无线电网络需要解决的核心问题是：如何准确地识别频谱空穴并检测授权用户的出现。因此，作为解决这一问题的频谱检测技术是决定认知无线电能否实现的关键技术之一。　　 目前，频谱检测技术的研究主要包含两个方面：一是本地频谱检测技术，即根据单个认知无线电节点接收的信号，检测其所处无线环境的频率占用状态；二是多点协作频谱检测技术，即通过多个认知用户间的合作，提高检测灵敏度和检测可靠性，并降低对单节点的性能要求。本论文围绕这两个方面进行了研究。　　 针对单用户频谱感知，本文研究了匹配滤波器检测、能量检测和循环平稳特征检测，分析了各个算法的优缺点。对能量检测算法和循环平稳特征检测算法分别进行了详细讨论，并在MATLAB平台下对两种算法进行了建模仿真，比较分析了这两种方法的检测性能。针对多用户频谱感知，本文研究了基于AND和OR融合规则的协作频谱检测，并对算法进行了性能分析和仿真验证。　　 为使频谱检测在检测性能和节点复杂度之间有很好的折衷，在分析双门限合作频谱检测算法的基础上，本文研究了一种基于最优权值的合作频谱检测算法。用不同的权值来衡量判决输出的可信度，通过“K”规则进行融合检测，并给出了确定最优权值的方法。通过分析仿真结果可以看出，该方案与传统的恒定权值的检测算法相比明显提高了认知无线电系统的检测性能，但由于算法的运算量较大，复杂度较高，检测时间较长。