随着通信行业的不断发展，频谱资源越来越稀缺。认知无线电技术可以有效的提升频谱资源利用率，因为它可以“机会式”的接入授权频谱并利用空闲频谱。在利用空闲频谱之前，需要动态的检测搜索空闲的频段。因此，频谱检测技术是认知无线电最关键的技术之一，高可靠性和高效率的频谱检测方式是实现认知无线电的前提条件。在宽带频谱检测中，基于奈奎斯特采样定理的传统频谱感知技术需要较高的采样率，难以实际应用，压缩感知技术利用信号频谱的稀疏性，突破奈奎斯特采样率的束缚，可对宽带频谱进行快速有效的频谱感知。本文首先介绍了认知无线电技术的研究背景和现状，并分析了宽带压缩频谱感知的研究现状。接着本文讨论了频谱检测技术和压缩感知技术，研究了传统的压缩频谱感知技术在频谱检测中的应用，包括基于范数的BP算法、BPDN算法、ADM算法等，还有基于贪婪迭代的OMP、SP和CoSaMP等算法。并对它们的重构性能进行了仿真评估。针对单节点在低信噪比时检测性能下降，本文结合多节点频谱检测技术以及双门限技术，提出了三种基于贪婪迭代算法的双门限协作压缩频谱感知算法，并在MATLAB平台下进行建模仿真，分析了各算法的检测性能，通过分析，基于三种贪婪迭代算法的双门限协作压缩频谱感知算法比传统的频谱检测的检测性能更好。总之，本课题探索了认知无线电相关技术，对于以后深入的研究具有重要意义。