随着无线技术的快速发展和无线设备的激增,对无线频谱资源的需求变得越来越旺盛。现有的固定频谱分配方案已经造成了频谱资源的极大浪费。为了去解决频谱资源稀缺和频谱利用率低下两者之间的矛盾,认知无线电(CR, Cognitive Radio)作为一种新兴的技术被提出。认知无线电技术中最重要的组成部分是频谱感知,频谱感知的一个巨大挑战是隐藏终端问题。由于隐藏终端的存在,次级用户将误认为初级用户此时此刻并不在使用该频谱,从而接入了该频段,对初级用户造成了干扰。为了去解决认知无线电网络中隐藏终端问题,协作频谱感知技术被提出。本文首先对认知无线电的概念及几种常见的频谱感知方法进行了分析和总结,并重点对能量检测器进行了深入的分析,针对能量检测器中固定门限电平值和异步协作感知相关问题进行了研究并提出了相应的优化算法,并对优化算法进行了仿真与分析。论文的主要研究工作如下：1.鉴于能量检测器中门限设备的电平值不仅影响着认知网络的检测概率,同时还影响着虚警概率。因此,固定的门限电平值已不能满足认知网络的需求,本文研究了一种基于门限动态调整的最优协作检测优化算法。该算法基于次级用户所处地理位置的不同得到不同的门限电平值,同时也给出了所需的最优协作用户数目。本文对优化算法进行了仿真验证,结果表明该优化算法可以降低系统的检测错误概率,减少了对初级用户造成的干扰。2.本文对异步协作感知过程进行了分析,研究了基于可信任度的异步协作感知优化算法。该算法的核心是对位于不同时间窗上报感知结果的认知用户赋予不同的贡献值。在每轮结束之后,对于一些恶意节点进行剔除。本文对所提的优化算法进行了仿真验证,结果表明该优化算法可以有效地提升了整个认知无线电系统的性能,从而验证了本文所提的优化算法的可行性。本文使用MATLAB仿真软件对上述所提的优化算法进行了仿真,并对仿真结果进行了分析比较。