随着无线业务快速发展,对无线频谱资源的需求日益增长,无线频谱资源匮乏问题也越发严峻。在现有的固定频谱分配政策下,只允许授权用户(主用户)使用授权频段,致使频谱使用效率低下,大量授权频谱资源被闲置,而日益增长的频谱资源需求却无法得到满足。认知无线电是提高频谱资源利用率、缓解频谱资源相对匮乏的有效途径之一,其中频谱检测是实现认知无线电技术的关键基础,其目标是快速可靠地获取空间域和时间域上的频谱空穴信息,为后续的频谱管理、频谱共享和频谱移动操作提供信息依据。目前国内外科研工作者针对频谱检测已开展了大量的研究,取得许多进展,但仍然存在着一些具有挑战性的问题。本文针对认知用户(次用户)协作的频谱检测中的任务分配、检测信息融合,以及空时联合检测等问题进行探讨和研究,给出了相应的理论模型和算法,并通过理论分析和实验仿真验证了算法的有效性。本文的主要研究内容和贡献有:1)考虑次用户硬件能力受限的约束条件,研究了多信道频谱的快速检测问题。从信息论的角度分析了系统检测信息的准确性与系统熵的关系,提出了基于熵最小化准则的协作频谱检测策略。该策略核心思想是根据次用户反馈的检测结果,按照系统熵最小化的准则分配次用户检测不同的信道,自适应地调整每个信道的检测时间间隔,减少检测系统对整体信道状态估计的不确定性,从而提高信道状态估计的准确性。2)考虑阴影衰落以及隐藏终端问题,研究了单信道频谱的可靠检测问题。将带有错误检测信息的协作频谱检测问题建模为隐马尔可夫模型,并根据隐马尔可夫模型的理论,提出了相应的信息融合算法。算法的主要思想是通过观测序列学习模型参数,然后收集次用户的检测信息,在线估计信道状态,提高了单信道频谱的检测可靠性。另外,还讨论了次用户选择问题,给出了选择次用户的方法。理论分析和实验仿真验证了所提出算法的有效性,检测性能优于已有的协作检测算法。3)考虑频谱空穴的时空分布特点,研究了空时联合的频谱检测问题。将空时联合的频谱检测建模为系统参数和状态的联合估计问题,提出了基于粒子滤波的协作频谱检测方法。该方法能够对频谱进行空时联合检测,即对主用户空间上的位置,以及时间上的信道状态同时进行在线估计。此外,还给出了次用户选择方法,结合所估计的空间和时间信息,根据与主用户距离、空间分布对称性等标准选择合适的次用户参与协作,有效提高了时间域和空间域上的频谱检测性能。