通信技术的发展与进步给我们的日常生活带来了便利,促进了社会经济的全面发展。越来越多无线设备的出现需要更多的频谱资源,使得人们对于通信技术的要求也变得更高。但是现有的可分配的频谱资源有限,同时已分配的频谱利用率又低,因此出现了认知无线电技术,该技术是提高频谱利用率的最有效方法。本文主要研究了认知无线电的协作频谱感知技术以及其在智能电网中的应用。针对认知无线电中单节点信号检测易受路径损耗、阴影效应和多径衰落的影响,提出采用多节点协作频谱感知技术。在协作频谱感知中,对于“K”秩融合准则,根据参与协作用户数求出最优K值,研究了信噪比对该准则的影响。仿真结果表明,当信噪比降低时,基于动态“K”秩融合准则的性能仍优于固定值“K”秩融合准则,同时参与协作的用户数越多,检测性能越高。动态需求响应是智能电网高效运行的关键。本文建立了多个电力公司和多个用户的智能电网动态需求响应模型,在此基础上研究了基于电价激励的分布式电价策略,以及通信质量对用户收益、电力公司收益和动态需求响应性能的影响。频谱感知会带来额外开销,将协作频谱感知产生的开销具体为能量消耗和时延,分析了动态需求响应性能和感知开销之间的优化问题,并采用遗传算法求解。同时研究了感知时间和感知节点数对丢包率和时延的影响。仿真表明,在非理想通信情况下,信息中断导致电量供需达不到平衡,进而会影响最优电价和动态需求响应性能,通过引入协作频谱感知技术显著提高了动态需求响应性能,并且存在最佳感知时间使时延最小。遗传算法能够实现动态需求响应性能与感知开销的最优平衡,决策者可根据实际需求做出最佳选择。