频谱检测作为认知无线电的核心技术之一，可以发现没有被主用户占用的空闲频谱，是认知无线电实现的前提和先决条件。目前，频谱检测已经有很多研究成果，主要集中在两个方面：单用户本地频谱检测与多用户合作频谱检测。单用户检测由于受到多径衰落和遮蔽的影响，会产生隐藏终端问题，使得整个认知系统的检测性能降低；而合作检测虽然可以有效解决隐藏终端问题，显著提高系统的检测性能，但因通信量增大而增加了系统开销。本文针对上述问题，提出一种基于簇的二次加权合作频谱检测算法。　　 本文首先综述了课题的研究背景和国内外研究现状，然后介绍了各种单用户频谱检测算法并比较分析，着重研究了能量检测算法，并对其在高斯信道和瑞利衰落信道下的检测性能进行了仿真分析。针对单用户频谱检测的局限性，研究了多用户合作频谱检测算法。对合作检测中基于软、硬两类数据融合算法的几种常见合并准则进行了仿真分析，并对传统硬合并数据融合算法提出两种改进方案，以“或”准则为例仿真分析改进方案的有效性，仿真结果表明改进方案能获得更好的检测性能。　　 本文在合作检测中引入分簇和加权的思想，提出了一种基于簇的二次加权合作检测算法。第一次加权是在簇内，采用等权重的软合并数据融合方法；第二次加权是在簇外，采用动态加权的硬合并数据融合方法。在瑞利衰落信道下，对该算法进行仿真验证。仿真结果表明，相比传统的合作检测算法和分簇算法，这种基于簇的二次加权算法检测性能得到了明显提高。而且对那些信噪比(SNR)比较低的次用户，可以通过降低它们的权重因子来减少其对最后判决结果的不利影响，从而节省了系统的开销。