认知无线电是解决频谱利用率低和频谱资源短缺的一个潜在的解决方案。它是下一代网络的核心技术,采用伺机方式利用和共享频谱资源,已经受到广泛的关注。而频谱感知是认知无线电的首要任务和关键技术之一,也逐渐成为无线通信领域研究的热点。频谱感知是认知用户利用各种感知算法检测感兴趣频带内是否出现授权用户信号,从而判断该频段能否可为认知用户使用;另外,当认知用户处于使用该授权频段过程中,一旦授权用户信号再次出现,认知用户需迅速感知到它的出现并立即放弃对该频段的占用,从而尽量减小对授权用户造成的干扰。本文归纳了当前的各种频谱感知算法,对影响频谱感知的主要参数进行了分析和研究,提出了一种基于最大化认知用户归一化容量来达到感知参数优化的算法。在能量检测算法的基础上,针对单节点频谱感知和联合频谱感知,分别提出了目标优化函数,旨在通过最大化认知用户归一化容量来达到感知时间的优化。然后提出了改进的联合频谱感知的参数优化,应用搜索的算法来达到感知时间和硬判决融合规则联合优化。通过仿真结果表明,当硬判决融合规则和感知时间的参数得到联合优化时,认知无线电网络容量能达到最大化。为了减少通信开销和降低算法复杂度,提高检测性能,本文提出了一种结构简单的基于反馈的联合频谱感知算法。局部检测器利用能量检测得出局部硬判决结果,然后传递到融合中心,与反馈回融合中心的前一次全局判决结果进行融合。在总虚警概率给定的条件下,通过调整各个用户的判决门限来提高局部检测概率,从而提高联合检测概率。仿真结果表明所提算法较好地提高了联合检测性能。