在认知无线电网络中,次用户使用频谱感知来检测主用户是否存在。在衰落环境中,单个次用户进行频谱感知通常难以获得满意的感知性能。因此,他们可以进行协作频谱感知以提高感知性能。协作频谱感知可大致分为两类：基于决策融合的和基于数据融合的协作频谱感知。近来,如何优化设计协作频谱感知方法以最大化次用户的吞吐量得到了越来越多的关注。因此,我们在本论文中将对这个问题进行研究。我们主要考虑两个协作频谱感知的优化问题。首先,我们关注决策融合的情况,在满足主用户保护和服务质量(QoS)的要求之下,力图获得最大化次用户吞吐量的优化感知时间。为此,我们提出了一个约束非线性优化模型,并设计了一个基于罚函数的算法来求解优化感知时间。其次,我们考虑数据融合的情况。为了以低计算开销来精确检测主用户,我们使用了线性协作融合的方法。在这个方法中,感知结果取决于单个次用户的感知信息的线性组合。为了得到优化的次用户权重值,我们提出了一个约束非线性优化模型。该模型的约束考虑了次用户公平性、QoS和主用户保护等要求。我们随后设计了一个基于罚函数的算法来对上述模型进行求解。最后,我们使用计算机仿真验证了我们提出方法的有效性。