随着无线通信的快速发展,频谱资源受到越来越多的关注。为了缓解目前频谱资源短缺的现象,人们提出认知无线电频谱检测技术,在不干扰授权用户通信的前提下,非授权用户检测已经分配给授权用户的频谱,当检测到空频谱时,非授权用户使用这段频谱进行通信。我们利用认知无线电技术检测空频谱,为非授权用户提供频谱接入机会,有效利用频谱,提高频谱的利用率。非授权用户没有任何成本,并且比传统的方法效率更高。由于感知用户受障碍物的遮挡,与授权用户的距离等影响,单个节点频谱感知的判决结果可能不准确,我们考虑联合频谱感知的方法,利用融合准则给出判决结果。虽然联合检测可以提高检测性能,但是中心基站需要接收所有参与合作的感知节点的信息,会引起网络负载,造成网络带宽拥堵。因此本文应用神经网络具有人工智能以及自组织学习能力的特点,进行联合频谱检测。通过神经网络训练,中心基站获取可信度高的感知节点参与联合检测,以使参与合作的感知节点数目减少,降低网络负载。这种方法减少信息的拥堵,也能够提高频谱利用率。