频谱感知作为实现认知无线电的基础技术需要快速、正确的发现空闲频谱。联合频谱感知可以解决单用户频谱感知中的隐藏终端、多径衰落等问题,很多学者提出了关于协作频谱感知的算法,但是现有的检测性能还不能达到实际应用的需要。因此为了进一步的提高多用户协作频谱感知的检测准确度以及降低联合频谱感知过程中增加的系统带宽消耗。本文进行了基于粒子群算法的认知无线电协作频谱检测研究。研究了能量感知算法,并仿真分析了单用户频谱感知和几种常用的联合频谱感知算法。研究了基于粒子群算法的分簇协作频谱感知。首先利用粒子群算法为每个认知用户分配权值的算法,在高斯信道进行了仿真,仿真结果表明了基于粒子群的协作频谱感知相比于等增益加权、信噪比加权可以达到更好的检测性能。其次为了减少联合频谱感知的过程中向融合中心发送信息所消耗的带宽,引入了分簇的感知模型,簇内采用基于粒子群算法的协作频谱感知,融合中心根据各簇的判决信息作出最终判决,仿真结果表明该算法在提高感知准确度和减小系统消耗两方面都取得了很好的效果。为了解决能量感知在信噪比较低时检测性能差的问题,将能量感知与SLRT算法有机结合,给出一种能量感知与SLRT结合的联合感知算法,简称E D-SLRT。对于信噪比较好的感知用户采用能量感知方法,对于信噪比较差的用户则采用SLRT算法,在高斯信道下进行了仿真分析,仿真结果表明该算法比能量感知可以获得更好的检测性能。在此基础上,提出基于粒子群的ED-SLRT门限优化算法,该算法以联合频谱感知的错误检测概率作为目标函数,通过使用粒子群算法优化目标函数,使得联合频谱感知的错误检测概率达到最小值,仿真结果表明使用粒子群算法优化门限的错误检测概率要低于所有认知用户采用同一门限的错误检测概率。