万物互联时代,海量终端的接入使得频谱资源紧缺问题日益严重。认知无线电（Cognitive Radio,CR）作为一种机会接入空闲频谱的智能技术,为解决频谱资源紧缺提供了一条有效途径,而频谱检测则是CR实现的重要基础。在频谱检测中,由于电磁环境复杂,极易存在多径衰落和阴影效应。而能量检测具有无需信号先验信息和实现简单的优点,因此论文主要研究基于能量检测的协作频谱检测算法。针对协作频谱检测算法在低信噪比环境和噪声具有不确定性时,存在检测性能差和传输开销大的问题,论文先将随机共振思想引入能量检测算法中,然后通过利用信道状态在时间上具有一定相关性的特性和模糊逻辑在解决不确定性问题上的优势,来满足频谱检测对检测性能和传输开销的要求。主要工作如下:（1）论文通过研究能量检测算法的原理,进而对能量检测算法存在的问题进行探讨。针对能量检测算法在低信噪比环境下存在检测性能差的问题,论文引入了随机共振思想,利用随机共振系统能够提高系统输出信号的信噪比的特性,来提高低信噪比环境下的检测性能。仿真结果也验证了随机共振可提高能量检测算法的检测性能的结论。（2）为了解决噪声存在不确定度时,能量检测算法在双门限之间因判决困难而造成检测性能衰退的问题,论文提出一种基于历史感知信息预测的协作频谱检测算法。该算法在双门限之间利用信道状态在时间上的相关性采用指数平滑预测进行判决,解决本地检测失败问题。在融合中心采用“or”准则对本地硬判决结果进行判决。仿真表明,在相同传输开销条件下,对比其他两种采用“or”融合准则的协作检测算法,该算法能够在不大幅增加计算复杂度前提下,有效降低噪声不确定度对检测性能的影响。（3）为了均衡检测性能和传输开销的问题,论文提出一种基于模糊逻辑的协作感知算法。该算法对本地双门限之间区域采用离散模糊量化,然后通过2比特数据上传本地量化信息,实现降低系统传输开销目的。为尽可能减少融合算法的计算量,在融合中心采用一种结合模糊逻辑判决和历史感知信息预测的三步协作融合判决的方法对本地检测结果进行判决。仿真结果表明,所提融合算法在不大幅增加计算复杂度的基础上实现了检测性能和传输开销的折中。