当今时代频谱资源的匮乏及其利用率的低下是通信领域中面临的主要现状。认知无线电作为一种新型的技术和方法很好地改善了频谱资源的使用状况。基于机会频谱接入的认知无线电系统中,频谱感知是其重要的组成部分。认知无线电系统的感知性能越好,相应的系统可以获得的吞吐量也就越大。本论文首先对认知无线电的背景、概念、研究现状和应用做了简要的介绍。在第二章对频谱感知技术中的能量感知做了较为详细的介绍,之后在认知无线电系统中只有一个主用户的单信道简单情形下,运用协作感知的方法,通过对感知时间的搜索来最大化系统的吞吐量。并且在改变系统其他参数的条件下,分析了参数对系统最大化吞吐量的影响。从中可知,当系统的呈报时延不可忽略,并且多个次级用户只通过一个公共的信道呈报感知结果时,过多的次级用户参与协作感知反而会使系统的吞吐量下降。其次,第三章和第四章是在多信道的条件下,以最大化认知无线电系统的吞吐量为目的,采用协作感知的方法,根据不同的实际环境,提出不同的系统模型和规划问题。针对多个次级用户去并行感知多个主用户问题,为了寻求主用户信道与次级用户之间的最佳分配情况,又提出了性能具有差异的解决算法。通过提出算法确定了多个次级用户和多个主用户信道之间的最佳分配情况,最优的感知时间,从而最大化了认知无线电系统的吞吐量,之后对不同算法所能最大化系统吞吐量的性能做了比较和分析。次优算法在获得系统最大吞吐量方面的性能接近穷举算法,但是与穷举算法相比,次优算法有着非常低的复杂度。特别地,在第四章采用了实际中主用户和次级用户之间随机位置的思想,引入了平均干扰功率限制,使该种情形下的系统模型更为复杂。同样地,在多信道模型中,也对制约系统吞吐量最大的因素,例如融合策略,分组情况,呈报时延,感知时间,干扰功率等进行了研究和分析。