频谱感知是认知无线电系统中的一项关键技术,其中能量检测算法由于简单实用而备受关注。压缩频谱感知能够有效实现高频信号的低速采样,已经成为当前研究的热点。本文首先分析频谱感知和压缩感知两种技术采用的方法及其特点,在此基础上重点研究压缩频谱感知技术模型与性能改进。传统的频谱感知能量检测方法,由于采用单一的判决门限在低信噪比情况下会产生检测性能恶化的问题。针对此问题,本文提出一种采用双重判决的迭代频谱感知方法(FACDR)。综合恒虚警概率准则和恒检测概率准则,组成一个迭代系统并设置判决门限。仿真结果表明,与单纯采用恒虚警概率准则或恒检测概率准则进行判决门限设置的传统方法相比,FACDR在感知性能上有较大提高,在接近期望虚警概率时能达到预设定的检测概率指标。压缩感知中的重构算法大多采用点测量机制对重构所需要的支撑集信息做出估计,由于缺乏稳健性导致重构中出现支撑集估计误差。为此,本文提出一种新的宽带协作压缩频谱感知方法(NGOMP)。在能量观测基础上利用分组稀疏特性来进行多个用户之间的协作感知。利用能量分组的稀疏特性进行重构中支撑集的估计,可减少错误判决而对主用户造成的影响,提高系统整体感知性能。仿真结果表明,NGOMP能够在有效减少采样速率的基础上提高宽带频谱感知的检测性能。