静态循环特征检测是通过利用接收信号的静态循环特征来检测主用户的。静态循环特征检测除了复杂度较高外，可以克服匹配滤波器检测和能量检测的缺点。调制后的主用户信号一般会有载频、跳频序列、循环前缀等，从而使信号有内在的周期性。若信号的均值和自相关函数呈现周期性，且周期与信号的周期相同，则称其是静态循环的。我们可以通过分析信号谱相关函数中循环频率的特性来确定主用户信号是否存在。谱相关函数中，零循环频率处体现信号的平稳特征，非零循环频率处则体现信号的静态循环特征。因为噪声是平稳的，在非零循环频率处不呈现频谱相关性，而主用户信号是静态循环的，在非零循环频率处呈现频谱相关性。因此可以判定，若非零循环频率处呈现频谱相关性，说明存在主用户信号；若仅在零循环频率处呈现频谱相关性，则说明只存在噪声，主用户信号不存在。静态循环特征检测无需知道信号的先验信息而且能够区分噪声和有用信号，可以摆脱背景噪声的影响，因此与上述两种主用户发射端检测算法相比对信号有较好的检测性能。但是，静态循环特征检测计算的复杂度高，所要求的观测时间较长。

4 合作检测
    无线环境中，信号传输会受到阴影、多径等因素的影响，感知用户的本地频谱检测不能满足所要求的可靠性及快速性；更甚者，感知用户受到严重阴影的影响时，会发生漏检，从而会对主用户系统造成干扰。为此，需要同频段上不同感知用户之间进行协同，提高检测的可靠性以及快速性。合作检测可分为中心式和分布式两种协同方式。
4．1 中心式检测
    中心式检测指认知无线电基站收集各认知无线电设备感知到信息，探测可用频谱，然后广播该信息给其它认知无线电设备或者直接控制认知无线电通信。该感知结果由称之为AP的接入点收集，目的是减轻信道衰落影响，增强检测效果。研究软硬信息汇总方式是为了减少错失机会的概率。文献表明，在错失机会概率方面，软信息相结合优于硬信息相结合的方法。
4．2 分布式检测
    多径衰落和阴影衰落都会影响单一检测器的检测性能。由于所有检测器都位于深衰落的概率非常低，研究者倾向于采用分布式感知方法来提高检测性能和可靠性，从而降低对单一检测器的苛刻要求。在分布式感知技术中，为了达到良好的检测性能，往往需要较高的控制信道带宽。虽然量化将引入额外的噪声和信噪比的降低，但却是一种降低带宽需求的有效手段。研究表明：2—3Bits量化不会引入明显的性能损失，而采用1Bit量化(决策)时，随着参与分布式感知的用户数趋向于无穷大，其性能也是渐进最优的。

5 本振泄露功率检测
    主用户接收机工作时，接收的高频信号经过本地振荡器后，会产生特定频率的信号，一些信号不可避免的从天线泄露出去，该方法就是通过检测有无泄露信号来判断主用户是否在工作。然而，CR用户直接检测L0泄漏并不可行，这是由于L0泄漏能量通常很小，而且L0泄漏能量随接收机模型和L0的生产指标不同而不同，这些变化因素将导致CR用户检测错误率增加。为解决这一问题，在应用中，将小而低成本的传感器安置在接收端，当传感器检测到本振泄漏功率时，会以特定的功率通过一个特殊的控制信道感知用户。

6 基于干扰温度的检测
    干扰温度是美国联邦通信委员会(FCC)提出的一个新概念。它是感知用户在检测出频带内已有通信的基础上预测的自己的传输将对主用户接收机产生的干扰。干扰温度模型被定义为每单位带宽里未经授权的发射机RF功率与接收机系统噪声功率之和，是建立在实际的RF环境中以及发射机和接收机交互的基础之上的，充分考虑了所有干扰的累积效应。干扰温度可以用下式来表示：
    T1=(Ps+P0)/KB    (4)
    其中Ps未经授权的发射机RF功率(单位是W)，P0为接收机系统噪声功率(单位是W)，K为常数，等于1．38*10—23(单位是焦耳／绝对温度)，B为信号带宽(单位是Hz)。
    干扰温度的准确测量需要感知用户对主用户系统进行准确的定位。只要感知用户造成的干扰温度不超过干扰温度限，感知用户通过调整自己的参数(如发射功率、调制方式等)就可以使用这个频段中的频谱空洞。但是该方法不能保证对主用户系统的有力保护，特别是处于边缘接收的主用户接收机就很容易受到感知用户的干扰。

7 结束语
    认知无线电具有使频谱得到充分利用的潜能，但前提是必须保证这个频率上的已授权用户的使用不受影响，其中关键技术之一就是频谱感知技术。本文就认知无线电的一些频谱感知技术进行了讨论，随着其相关技术的成熟，该技术将会成为未来最热门的无线技术，并且给未来的频谱使用策略带来革命性变化。