认知无线电技术是着眼解决无线频谱资源日益贫乏提出的一种技术方案，其基本原理是通过频谱感知、参数重构，实现频谱的动态接入。这种动态接入首次采用非固定频谱分配的模式，以实现提高频谱利用率的目的，而作为动态接入的前提是频谱感知，即探测到空闲信道。由于动态接入的对象是授权用户的频谱，因此认知无线电技术要求认知用户准确获得频谱信息，保证动态接入控制在授权用户容忍的范围内。
　　在频谱感知方案中，基于能量检测方式简单实用，是这一领域的研究热点。面对复杂的无线通信环境，联合感知有效提高了探测精度，而联合感知的关键是信息融合。论文研究联合感知的信息融合，关注复杂通信环境中联合感知策略的选择性问题。
　　选择性联合感知方案区分节点性能，包括软选择机制和硬选择机制，其中软选择采用加权方式区分，而硬选择只采用关键节点的检测信息进行融合。对硬选择机制，在现有的设计方案中，节点的信噪比被认为是可靠的性能选择依据。基于这个设定，选择信噪比高的节点作为关键节点成为大多数模型的研究对象。但是这种方案当检测节点处于低信噪比的环境中时，信噪比的计算量过于庞大而不实用。面对这一问题，论文设计了一种具有高精度性能的关键节点联合感知策略。这种选择策略不再依据节点当前的信噪比而是节点历史记录形成的“事实”，这样避免了计算信噪比的问题，而对“事实”通过设计时间窗口机制(TWM)来形成。针对不同的依据信息，论文设计了硬事实方案和软事实方案。
　　在AWGN信道条件下的仿真实验中，通过和无区分全节点融合策略的比较，证明新算法达到了良好的检测精度，同时还证明了软事实选择机制在处理较多的信息情况下，在检测性能上能够比硬事实方案更加优异。