利用上述分析结果，将一部分SNR低的用户不参与感知以节省这部分CR的功率损耗，再将参与合作感知的CR随机均匀分成M组，将信道也分成M组，每组CR与它所要感知的信道组一一对应，这样每个认知用户只需对与它所对应的那组信道逐一地进行感知，而不必对整个网络中所有信道进行感知，感知时间降为原来的1／M。由于能量检测简单易行，在此单用户检测采用能量检测，其判决统计量为：

   
其中：S为采样点数，xi为第i个采样点的值；由于同一组认知用户中的SNR不同，因而它们的检测性能也不同，文献给出了判决统计量y的概率分布：

   
其中：H0表示没有主用户信号的情形，此时判决统计量服从零均值的卡方分布；H1表示存在主用户信号，判决统计量服从非中心系数为λ的非中心卡方分布。根据上述分布可以求得在一定虚警概率下的检测门限，从而各个用户检测概率pd(i)也可求得。可以考虑对各个用户按检测性能进行加权来进一步提高检测性能，在同一组CR中并对它们的感知结果分别赋以不同的权重wi，这里取权重：

   
其中：pd(i)为第i个用户在一定虚警概率下的检测概率，G=N1／M为每一组的用户数，这样就可以得到对某一信道在合作感知下的统计判决量：

   
其中：G为同一组CR的用户数，Di为第i个用户的判决结果，0表示无信号，1表示有信号。当然，由于加权时每个用户在控制信道中不但要传输它所感知的那组信道的判决结果，也要传输它们自身检测概率的理论值pd(i)，这在一定程度上增加了系统的负荷。对于一个认知用户来说，在一个感知周期中所要传输的判决结果的值的个数等于它所感知的信道数目，而pd(i)只有一个值，所以相对于判决结果的数据量来说系统传输pd(i)时其负荷并没有显著增加。提出的分组合作感知方法的具体实现步骤如下：
    (1)首先由地理位置信息得到认知网络中的所有CR距主用户的距离以及它们各自的无线电环境传播特性，按式(1)估计各自信噪比，并选取N1个SNR相对较高的认知用户参与频谱感知。
    (2)将这N1个用户随机分成数目相同的M组，同时把将要感知的信道也分成M组。
    (3)每组认知用户分别与对应的一组信道进行合作感知。
    (4)对同一组认知用户根据SNR计算它们各自的检测概率，将感知结果和pd(i)通过控制信道发送给判决中心，判决中心根据式(4)得到它们各自的权重，由感知结果和权重以得到式(5)的判决统计量。
    (5)将判决统计量T与虚警概率所确定的门限进行比较来确定可用信道。当T>λ，主用户存在，反之T<λ则判为空闲信道，其中λ为判决门限，它由虚警概率确定。