1、頻譜檢測(cè)是認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)的重要環(huán)節(jié)，協(xié)同頻譜檢測(cè)可以克服陰影效應(yīng)、多徑衰落和隱藏終端等各種不確定因素的影響，根據(jù)不同的頻譜檢測(cè)技術(shù)可以采用不同的協(xié)同方式。本文主要針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中協(xié)同頻譜檢測(cè)算法進(jìn)行了深入研究。
　　為了提高聯(lián)合稀疏頻譜環(huán)境下未知稀疏度信號(hào)的檢測(cè)精度和速度，提出了一種聯(lián)合稀疏可變步長(zhǎng)的匹配追蹤感知算法。算法根據(jù)信號(hào)內(nèi)部及信號(hào)之間的相關(guān)性，首先利用一種原子匹配測(cè)試得到稀疏度的粗估計(jì)，然后采用變步長(zhǎng)思想逼近全局最優(yōu)

2、支撐集，初始階段利用大步長(zhǎng)快速匹配以提高收斂速度，隨后根據(jù)恢復(fù)情況減小步長(zhǎng)以實(shí)現(xiàn)精確逼近,最終實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精確重構(gòu)。理論分析和仿真結(jié)果表明：該算法在一定程度上解決了SSAMP和SOMP算法在大稀疏度條件下運(yùn)算量較大以及固定步長(zhǎng)導(dǎo)致的欠估計(jì)和過(guò)估計(jì)問(wèn)題，算法在檢測(cè)概率和收斂速度上均優(yōu)于SOMP和SSAMP算法，較好地實(shí)現(xiàn)了未知稀疏度信號(hào)的精確重建。
　　循環(huán)平穩(wěn)檢測(cè)是認(rèn)知無(wú)線電中進(jìn)行頻譜空穴檢測(cè)的可靠方法，使用多個(gè)循環(huán)頻率處的循環(huán)譜進(jìn)

3、行聯(lián)合檢測(cè)可以在低信噪比時(shí)有效檢測(cè)出授權(quán)用戶是否存在，但基于循環(huán)平穩(wěn)特征的協(xié)同頻譜檢測(cè)使得認(rèn)知用戶和匯聚中心之間產(chǎn)生較大的通信量，為緩解通信壓力、降低檢測(cè)功耗，提出一種基于多循環(huán)頻率集的協(xié)同頻譜檢測(cè)算法，其策略是只發(fā)送在檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量大于檢測(cè)門(mén)限值的循環(huán)頻率集合，匯聚中心根據(jù)接收的循環(huán)頻率集合使用計(jì)數(shù)融合對(duì)頻譜進(jìn)行判決。仿真結(jié)果表明：算法利用了各單點(diǎn)循環(huán)頻率上的循環(huán)譜信息，以較小的性能損失降低了傳輸開(kāi)銷，減小了匯聚節(jié)點(diǎn)判決的復(fù)雜度，提高了頻