认知无线电技术能充分利用有限的频谱资源,缓解日益严重的频谱资源短缺问题。频谱感知是实现认知无线电技术及应用的核心技术,感知性能的好坏决定了整个系统性能的高低。单用户频谱感知技术由于受硬件条件限制且易受外部环境干扰,性能指标难以达到要求。多用户合作频谱感知技术通过联合多个认知用户,共享本地感知数据,可以显著提高系统整体感知性能,并能减弱单个用户感知结果的不确定性对系统性能产生的影响,但同时也大幅增加了系统开销。基于簇的分层合作频谱感知技术能够很好地兼顾感知性能和系统开销。在分层合作频谱感知系统中,簇数目直接影响感知性能和系统开销,与此同时多径衰落、阴影效应以及恶意攻击都可能降低感知性能。论文在分析分层合作频谱感知技术的基础上,针对分簇最优化问题和系统鲁棒性问题进行研究和讨论。针对分簇最优化问题,论文通过数学建模量化系统感知性能和通信开销,将分簇最优化问题转化为数学函数最值求解问题。然后,针对感知节点数固定的认知无线电网络,提出一种理论上的最优化分簇方法。最后通过仿真验证了所提出方法的正确性。针对系统鲁棒性问题,论文研究了阴影衰落和主用户仿真攻击有可能对分层合作频谱感知系统产生的影响,通过引入信誉度机制,在簇之间的合作感知过程中赋予各个簇不同的权重因子,提出了一种基于信誉度的分层合作频谱感知方法。仿真数据表明,该方法能有效消除处于深衰区域或是受到主用户仿真攻击从用户对系统感知性能的影响,从而提高合作感知系统的鲁棒性。