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针对大规模认知无线电网络中协同频谱感存在的感知时间长、能量消耗过多、缺乏自适应能力等问题,提出了一种基于分簇协同的Q-学习频谱感知算法.该算法利用分簇机制,把大规模的环境变成小规模的簇内环境,分簇后簇内采用协同Q-学习,通过代理在与环境交互过程中不断试错来确定频谱检测的最佳门限值,使系统具有自主学习的能力.实验结果表明：大规模环境下系统的检测性能有显著提高.