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针对认知环境中能量感知的噪声不确定性问题，提出了一种基于自适应检测长度的双门限能量感知算法。算法首先根据噪声不确定性大小设置上下判决门限。当检测统计量位于双门限之外时直接判决，否则增加采样数并再次比较，直到得出判决结果或采样数达到上限；为了尽量减小由于采样数增加带来的系统能量开销的增加，给出了系统能量开销与吞吐量折中的最佳采样数上限。从理论上分析了算法的优越性，并进行了仿真验证，结果表明，该算法尽管增加了一定的能量开销，但是可以显著地提高系统检测性能。