随着无线通信技术的发展,认知无线电作为一种新兴的可以解决频谱资源紧张、提高频谱利用率的智能频谱共享技术受到越来越多的关注。为了不对付费的授权用户产生影响,同时又能最大化的利用空闲的频谱资源,在模拟授权用户攻击者(Primary User Emulation Attack, PUEA)存在的情况下,认知用户频谱感知需要达到很高的正确率以保证频谱的利用率。因此,PUEA的正确检测对频谱资源的有效利用和授权用户的权利保障具有重要的意义。论文首先对认知无线电网络中模拟授权用户攻击者的检测研究现状进行了调研,分析介绍了现有检测算法的优缺点,并指出需要进一步研究的问题。接着对论文研究用到的两项关键技术：分布式信息传递算法和压缩感知理论进行了详细的介绍和分析。由于攻击者要模拟授权用户的不同特征时对设备的要求不尽相同,一般而言PUEA多模拟授权用户的能量。论文据此提出了一种分步检测PUEA的算法,并进一步对多用户的合作检测问题进行了研究。通过在所有认知用户合作配置优化问题的求解过程中引入分布式信息传递算法,实现了分布式认知无线电网络中认知用户间的信息共享和协作。同时,证明了检测同一个PUEA的多个认知用户之间的合作能量检测函数具有对数凸特性,从而将该问题转化为非线性凸优化问题。针对基于定位的攻击者检测算法中存在的信息采集传感器网络配置代价高以及数据收集计算复杂的问题,论文引入压缩感知算法来达到减少网络建设代价及节省计算量的目的。同时,论文提出了自适应正交匹配追踪算法,实现了对时变的PUEA存在的待检测环境保持相对稳定的检测性能的目标。