随着经济社会的快速发展以及无线技术的长足进步,各种无线业务蓬勃涌现,不仅极大地方便了人们的生产生活,同时也催生出更多的频谱需求,给原本有限的频谱资源带来了严峻的考验。改变现有授权独占的频谱管理政策,允许次级用户在不干扰主用户正常通信的前提下与主用户共享授权频段,是提高频谱利用率、缓解当前频谱资源紧张问题的有效手段。为了避免对主用户产生干扰,次级用户接入授权频段之前必须检测出主用户是否正在使用授权频段。　　 本论文研究无线频谱环境中的主用户检测技术,通过优化现有检测方法、设计新的检测算法,力求既准确又快速地完成主用户检测。　　 首先,论文以能量检测为例讨论了主用户检测中最基本的非协同检测技术。通过最小化贝叶斯代价,论文给出了能量检测的最优判决门限以及相应的贝叶斯能量检测(BED)算法。在BED算法的基础上,论文还考虑到主用户状态的时域延续性,提出了基于时域延续性的贝叶斯能量检测(TPBED)算法以利用前MTP次检测的检测结果协助完成当前检测。当MTP=2时,论文证明了TPBED算法必定优于BED算法,并且最多能够减少1/3的检测错误。当MTP＞2时,虽然TPBED算法不一定更优,但此时它能够更大程度地减少检测错误。　　 其次,鉴于非协同检测的种种弊端,论文考虑利用集中式次级网络中的多个次级用户协同完成主用户检测,研究了软合并协同检测技术。针对软合并协同检测中常用的基于似然比检验的协同能量检测(LRT-CED)算法,论文在保证所需检测精度的前提下分析优化了它的检测时间,推导出了最优采样点数、最优次级用户数以及最小检测时间的闭合表达。此外,论文新提出了基于序贯检验的协同能量检测(ST-CED)算法,并对其检测时间做了类似的优化。对比两种算法的检测时间,论文还从两个角度证明了ST-CED算法优于LRT-CED算法。　　 再次,由于软合并协同检测对控制信道的带宽以及次级用户的功耗要求较高,论文研究了集中式次级网络中的硬合并协同检测技术。针对硬合并协同检测中流行的基于k-out-of-m准则的硬合并协同能量检测(KM-HCED)算法,论文给出了其参数k最优值的闭合表达,并在k=m和k=1时对其检测时间进行了优化,同时证明了k=1时检测时间更优,即OR准则(k=1)优于AND准则(k=m)。除此之外,论文还提出了基于序贯检验的硬合并协同能量检测(ST-HCED)算法。分析优化该算法的检测时间后,论文指出ST-FICED算法的检测性能比KM-HCED算法更好。　　 最后,论文讨论了分布式次级网络中的协同检测问题,研究了一种新的中继协同模型。基于该模型,论文分析了中继协同能量检测的检测精度,然后对其中继策略进行了优化。在平衡检测精度要求下,论文证明了中继策略只与次级用户接收信噪比的差异有关,同时给出了相应的闭合公式;在最大化检测敏捷性要求下,论文提供了最优中继策略的搜索方法,并讨论了相关的敏捷性增益。