频谱资源是无线通信系统最为宝贵及有限的资源。然而,现阶段频谱资源的匮乏与新业务大增对频带的需求之间的矛盾越来越突出。为解决该矛盾,认知无线电应运而生。频谱检测是认知无线电实现的基础和前提,也是最具有挑战性的难题之一。针对该问题,本文对本地频谱检测算法和合作频谱检测算法进行了较为深入的研究,并进行了大量仿真和系统性能分析。　　 首先,本文详细介绍了认知无线电技术的研究背景、国内外发展现状及研究意义,接着阐述了各种本地频谱检测算法,并详细推导了非合作式能量检测算法的检测概率和虚警概率,对其性能进行了仿真分析。由于本地频谱检测易受阴影、多径衰落的影响,其检测性能大大降低。为解决该问题,引入了合作频谱检测技术。为了分析合作频谱检测的性能,本文对几种常见的软合并算法(如最大比合并、等增益合并、最优合并)进行了分析,并在此基础上引出了2bits量化方案,然后对其性能进行了仿真对比,结果表明2bits算法在复杂度和性能方面达到很好的折中。其次,本文在能量检测基础上对几种较为常见的硬融合算法(如“与”、“或”、“κ秩”合并准则)进行了分析,并在其基础上提出了一种自适应的单门限合作频谱检测算法,结果表明该算法具有较好的鲁棒性。论文最后对频谱检测的几个关键参数(如检测概率、虚警概率、吞吐量及检测时间)进行了优化,并在其基础上提出了一种改进的吞吐量优化方案,结果表明该算法具有较好的性能。