随着无线通信业务的快速发展,全球范围内优质的频谱资源已基本分配完毕,留给新兴业务的频谱资源非常有限。认知无线电(Cognitive Radio,CR)提出的动态频谱接入技术可以有效提高频谱利用率。该技术要求移动设备实时感知周围的频谱环境,发现频谱空洞并加以利用,因此,频谱感知技术成为认知无线电的核心技术之一。现有的频谱感知技术分为单用户频谱感知以及协同频谱感知。单用户频谱感知在面对阴影效应以及多径衰落时表现不佳,协同频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)在解决以上问题的同时也面临着诸多安全问题。当认知网络中存在模拟主用户攻击(Primary User Emulation Attack,PUEA)时,PUEA会误导认知用户(Cognitive User,CU)作出错误判决,从而导致融合中心判决失败。本文的主要工作与创新点如下:首先,本文通过联合考虑检测信道与专用报告信道,提出了一种基于K秩融合准则的协同频谱感知方案,推导了基于能量检测的系统全局漏检概率以及全局虚警概率,构建了以最小化系统全局平均错误概率为目标的K秩融合准则,给出了K秩最优解的闭合表达式。仿真结果表明,相较于传统的与准则、或准则、多数准则,所提的K秩优化准则有效提高了认知网络的检测性能。然后,本文研究了K秩融合准则下抗PUEA攻击的协同频谱感知,提出了一种存在智能PUEA攻击模式下基于K秩融合准则的协同频谱感知方案,推导了智能PUEA攻击模式下系统全局漏检概率和全局虚警概率的闭式解。本文以虚警概率为约束条件,构建了面向全局平均错误概率最小化的K秩融合优化准则。仿真结果表明,相较于传统融合准则,本文所提K秩融合优化准则在面对智能PUEA攻击时系统的检测性能更佳。最后,本文提出了一种无专用报告信道情况下基于K秩融合准则的协同频谱感知方案,推导了CU在报告过程中对PU(Primary User)产生的干扰上限以及PU信息传输的中断概率,在给定CU的全局检测概率和PU中断概率的约束条件下,构建了以最小化全局平均错误概率为目标的K秩融合准则。仿真结果表明,本文所提方案在不牺牲系统检测性能的同时,节省了传统专用报告信道所需的信道资源,降低了CU对PU的干扰。与此同时,通过对检测开销的优化,所提准则可以最小化全局平均错误概率。