随着社会的发展，人们对无线通信提出了越来越高的要求。频谱资源有限而且利用率不高的问题已经成为制约无线通信技术发展的瓶颈之一。认知无线电是一种智能的频谱共享技术，能够实现频谱资源的再次利用，因此，受到了越来越多的关注。频谱感知是认知无线电的关键技术之一，认知用户对周围频谱空洞快速且准确的检测，是使主用户免受干扰的重要环节。为了提高检测的可靠性，人们提出了合作频谱感知技术，即多个认知用户同时去检测目标频段。　　 本文首先介绍频谱感知技术的国内外研究现状和认知无线电的基本原理；接着介绍单节点频谱感知的主要方法，重点分析了能量检测在各种衰落信道下的检测性能并进行仿真；最后介绍合作频谱感知的硬合并和软合并方案。　　 围绕如何提高低信噪比下的检测性能这个问题，本文提出了以下两种方法：　　 第一，基于高阶统计量的频谱感知算法　　 高阶统计量能够有效地抑制高斯噪声，因此，本文利用双谱进行检测。仿真结果表明，在低信噪比下，与能量检测相比，有一定的优势。　　 第二，基于支持向量机(SVM)的合作频谱感知算法　　 这种方法基于机器学习，这也是认知无线电的主要特征之一，而且它不需要关于噪声的先验信息就能获得良好的检测性能。具体方法是利用有限的历史数据来建立一个判决函数。当接收到新的数据时，利用已经建立的判决函数就能快速地做出判决。仿真结果表明，在低信噪比下，这种方法在性能上比传统的方法有较大的提升，而且十分逼近最优的检测性能。当历史数据的信噪比与新接收到的主用户信号的信噪比相差10dB时，仍能保持较好的检测性能。