随着无线通信系统应用的爆炸式增长,对频谱资源的需求越来越多,导致频谱紧缺,竞争激烈。认知无线电的出现有效的缓解了频谱资源紧张的问题。认知无线电让那些没有执照的用户(次用户)可以在有执照的用户(主用户)不使用频谱资源的时候以某种频谱接入方式去使用同一段频谱。如何有效的检测到主用户是否使用频谱资源以及如何激励次用户参与频谱感知是本文的研究重点。本文将引入群智感知中的激励算法与频谱感知算法相融合,以达到激励次用户参与频谱感知的目的,最终提高检测性能。具体内容如下:(1)首先,本文将贝叶斯博弈数学模型引入到频谱感知当中,通过贝叶斯博弈激励机制激励次用户参与频谱感知。在此模型中,将次用户的信噪比映射为贝叶斯博弈的类型空间,并且将类型空间设定成一致且离散的;将感知时间映射为策略空间,次用户可以从中选择最优策略。参与感知的次用户将感知信息发送到融合中心经表决融合后得出最终结果。仿真结果表明,该方法有效提高了频谱感知性能、检测概率和次用户的感知积极性。(2)其次,当次用户将数据发送到融合中心时,阴影效应以及大尺度衰落等因素会导致传输信道条件比较差,为了减少信道条件差所带来的影响,本文引入中继的方法,提出一种基于反拍卖的中继协作频谱感知算法。在本算法中,通过设定一个信噪比阈值,将次用户分为普通次用户和中继次用户。中继次用户不仅可以将自己数据发送到融合中心,还可以充当中继的作用有偿将普通次用户的感知数据发送到融合中心。而这两种次用户之间通过反拍卖的方式进行利益往来。本算法很好的解决了传输信道条件影响的问题,同时也提高了用户的参与积极性。(3)最后,本文在基于多任务的条件下提出了一种基于联盟博弈的协作频谱感知算法。在多任务的情况下可能存在次用户资源分配不均匀的情况,本算法将每一个任务看作是一个联盟,联盟内的用户收益只跟本联盟有关,当一个联盟中参与感知的人数太多时,联盟内次用户平均收益就会降低,那些收益为负的感知用户会选择加入到其他的联盟当中。本算法将感知次用户资源均匀的分配到每一个任务中,防止次用户资源分配不均匀导致感知性能低。仿真结果表明:本算法有效的提高了协作频谱感知性能。