在过去十年中,随着无线通信业务的迅速增长,无线通信技术正逐步得到广泛而深入的研究。在无线通信中,频谱的管理显得尤为重要。在目前的相关政策下,频谱都是固定的分配给固定的业务,这些业务被授权使用特定的频段,而其它未被授权的用户则禁止使用授权频段,由此造成频谱资源的日益紧张。为了有效的缓解这种状况,认知无线电技术应运而生,它主要是针对目前频谱使用不充分的状态,采用相关的频谱感知技术和频谱管理技术使频谱利用率得到提高。本文主要研究了认知无线电中的协作频谱感知技术。论文首先介绍了认知无线电的相关定义以及基本的频谱检测技术,然后重点进行了如下两个方面的研究。首先,论文研究了一种基于信噪比加权的协作频谱感知技术。在综合研究了各种基于线性加权的频谱检测算法之后,本文重点探讨了基于信噪比的加权算法。论文以传统的信噪比加权模型为基础,构建了一种新的信噪比加权模型。该模型的算法核心是将权值的计算与分配在认知用户发送能量值信号至融合中心之前完成。经过理论上的模型分析,相对于已有的各种线性加权算法,该算法可以有效的避免两个方面的弊端。一是融合中心由于要承担接收来自各个认知用户的能量值、信噪比值,以及权值的计算等各项任务,负荷量较大；另一方面,各种数值传输的复杂度及其在远距离传输过程中受到的衰落影响,都会影响最终的判决结果。除此之外,从仿真结果也不难看出,相对于传统的协作感知算法,该算法模型下系统的检测性能也略有提高。另外,在分组协作频谱感知技术的基础上,本文对不同的随机分组方式对协作性能的影响进行了具体的分析讨论。由于认知用户和融合中心之间的衰落,系统性能会受到严重的破坏。论文首先介绍了一种基于分组的协作频谱感知技术,它能有效的克服衰落,提高系统的协作性能。围绕这种分组算法,本文进行了深入的分析,讨论了不同的随机分组方式对检测性能的影响,并得出最佳的分组方式。论文以几种典型的情况为例,对每一种分组方式作出相关的理论仿真。根据算法理论和仿真结果得出：在随机分组协作的算法中,将用户分为数目相等或者接近相等的两组,系统能获得最佳的协作性能。