认知无线电技术是解决目前频谱资源紧张的有效手段，而频谱感知是认知无线电的关键技术之一。在频谱感知过程中，单节点检测由于容易受到信道衰落、阴影效应和噪声等因素的影响而产生性能下降。为了提高频谱感知的性能，认知无线电网络中的大量节点可以被用来进行协作频谱感知，协作频谱感知可以有效的克服单节点频谱感知的局限性。本文的主要研究方向为协作频谱感知技术，主要工作如下：介绍了在认知无线电系统中，相对于单用户感知，协作频谱感知技术的优势，并对现有的协作感知算法做了一个综合比较，其中主要对硬合并、软合并和基于多比特融合的算法在性能上进行了比较；介绍了压缩感知技术产生的背景以及它的理论框架，并且从信号的稀疏表示、测量矩阵的设计和重构算法等三个方面对压缩感知理论进行了较为详细的阐述；在压缩感知的框架下，提出了一种基于一致最优的分布式压缩协作频谱感知算法。算法思想如下：CR网络中每个CR节点首先根据压缩采样理论获取压缩采样，并恢复本地的频谱信号；然后，在一跳范围内进行信息交互，并把邻居节点的感知信息的加权平均作为频谱恢复一致最优问题的一致最优约束；最后通过交替方向乘子法迭代求解一致最优问题来获取整个CR网络的一致频谱估计。论文给出了算法的收敛性证明，仿真实验验证了本文提出的频谱感知方法的有效性。