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针对认知无线电网络中单节点的宽带压缩频谱感知算法检测准确性低、实时性差的缺点，提出了基于多测量向量块稀疏贝叶斯学习-快速边缘似然函数最大化（MBSBL-FMLM）的宽带协作频谱感知算法。该算法采用分布式压缩感知（DCS）系统进行多节点协作检测，以降低单节点检测带来的多径衰落、阴影衰落等不利影响；另外，融合中心结合多测量向量（MMV）模型和宽带信号的块稀疏结构得出多测量向量块稀疏贝叶斯学习（MBSBL）框架，并利用快速边缘似然函数最大化（FMLM）方法进行快速参数估计。数值分析表明，基于MBSBL-FMLM