空闲频谱检测是感知无线电的核心技术之一。然而，由于许多非理想的信道影响，如阴影和多径，严重影响了单个感知用户的检测性能。因此，感知用户间的协作显得很有必要。现阶段的研究主要关注于如何提高协作频谱检测的性能，很少关注其能量效率问题。事实上，参与协作的感知用户大多是能量受限的终端设备。在提倡“绿色通信”的今天，能量效率已成为继带宽效率、吞吐量、公平性之后又一重要的性能评判标准。因此，对协作频谱检测算法的能量效率研究具有重要的现实意义。　　 为了减少协作频谱检测中的感知能耗，本文给出了一种基于频谱相关性的协作部分频谱检测算法。本算法以部分FFT检测为基础，提出了基于MAJ大数准则的检测结果预测方法（MAJ-DRP）以及判决结果修正方法(MAJ-DRM)。该算法不仅能减少空闲用户的感知能耗，还能够有效地纠正由于衰落引起的检测错误，提高检测性能。仿真结果表明，本文给出的算法不仅比原有的基于AND准则的部分频谱检测算法具有更好的检测性能，还克服了其错误地板现象。因此，当检测的频点数仅为传统全FFT检测的一半时，本算法就能达到与全FFT检测相同的检测性能，而能量消耗大约只为后者的60％，极大地节约了感知能耗。　　 基于分簇的协作频谱检测是另一个研究热点，簇头的选择是首先需要解决的问题。针对现有的簇头选择算法主要考虑感知可靠度，而忽略能量因素的问题。本文给出了一种基于模糊综合评价的动态簇头选择算法，该算法综合考虑了感知可靠度和能量信息对簇头选择的影响。首先，构建了感知环境下的模糊综合评价模型，并利用模糊综合评价方法选择最优的簇头，具有结构清晰、易扩展、系统性强的特点。其次，感知可靠度的定义利用了上述部分频谱检测算法的时间分集特性，因此不需要额外的训练时间。仿真结果表明，本文提出的簇头选择方案无论在检测性能还是能量效率方面都明显优于只考虑感知可靠度的方案。