為了進行頻譜共享，首先需要進行頻譜感知。頻譜感知技術也是認知網絡區別于傳統無線網絡的核心技術之一。按照感知對象的不同，頻譜感知可分為基于發射源的感知和基于干擾的感知。而根據感知方式的不同，目前對頻譜檢測技術的研究主要包含兩方面，一是單點頻譜檢測技術，根據單個認知無線電節點接收的信號沒檢測其所處無線環境的頻率占用狀態；二是多點協作頻譜檢測技術，即把多個節點的頻譜檢測結果進行合并，以提高檢測的正確率，并見底對單節點的性能要求。

　　物聯網感知層頻譜感知技術-基于發射源的感知

　　1、基于發射源的感知

　　針對發射源的不同特征進行感知，該方法又可細分為以下幾類。

　　（1）能量檢測

　　能量檢測是指在一定頻段內檢測能量的積累，如果積累后的能量高于設定的門限則說明有信號存在，否則只有噪聲。能量檢測的優點是無須任何檢測信號的先驗知識，屬于非相關檢測。其缺點是檢測速度慢，并且對門限值的設定也非常敏感。

　　（2）匹配濾波檢測

　　匹配濾波檢測是指通過頻譜濾波器進行信號檢測的技術。匹配濾波器是輸出信噪比最大的最佳線性濾波器。匹配濾波檢測是在已知主用戶信號特征下最優的頻譜檢測技術，是一種相關檢測。和其他檢測技術相比，它具有時間短、檢測精度高的優勢。但是需要主用戶信號的詳細特征，如果需要對多個主信號進行檢測，就需要配置多個濾波器，其執行成本將大大增加，因此其應用場合也將受到很大的限制。

　　（3）周期平穩過程特征檢測

　　周期平穩過程特征檢測是指通過提取接收信號的靜態相關特征來檢測主用戶信號的技術，靜態相關特征是由信號的周期性特征導致的。這種檢測技術的主要優勢是能從調制信號功率中區分出噪聲能量，前提是噪聲為不相干的廣義平穩信號。因此，周期平穩過程特征檢測可以在較低的信噪比前提下檢測信號。

　　（4）小波檢測

　　由于無線網絡中率譜密度的不規則性，因此可以通過小波變換來分析信號的特征，其最大的優勢是能對較寬頻段的信號進行檢測。

　　我們在用表格來對比一下，以上四種小類的頻譜感知技術的優缺點。

感知技術	優點	缺點
能量檢測	不需要信號的先驗知識	檢測速度慢，不能在低信噪比下工作，無法區分主用戶與認知用戶信號
匹配濾波檢測	準確度高，較易執行	需要主用戶信號的全部先驗知識，可擴展性差
周期平穩過程特征檢測	低信噪比和干擾條件下性能穩定	計算復雜，需要主用戶的部分先驗知識
小波檢測	利于寬頻段下的信號檢測	計算復雜，無法檢測擴頻信號

　　物聯網感知層頻譜感知技術-基于干擾的感知

　　該方法的基本思想是根據接收端受到的干擾程度來決定是否或者如何進行頻譜接入。在實際應用環境中，基于發射源的感知方法還存在一些難以克服的問題。

　　如下圖的情形是主用戶接收端不確定問題，也稱為主用戶的隱終端問題。認知用戶在主用戶發射端的干擾半徑之外，因此一旦檢測到頻譜可用并接入信道，便會與主用戶接收端發生沖突。雖然圖中的認知用戶處于主用戶發射端的干擾半徑之內，但是由于障礙物的存在，導致在陰影區域（扇形區域）檢測到頻譜可用，而接入信道后也會與主用戶的接收端發生沖突。因此，學者又提出了一種新的檢測干擾的模型——干擾溫度模型。該模型不使用噪聲作為判斷門限，而是將干擾溫度，即接收端所能忍受的干擾程度來進行門限判斷。只要不超過該門限，認知用戶就可以使用該頻段。

　　物聯網感知層頻譜感知技術-協作感知

　　由于無線環境存在路徑損耗、陰影效果和多徑效應，僅依靠單個節點檢測頻譜，不能保證其正確性。在復雜環境中，認知無線電用戶受到了陰影效應的影響，只有某些用戶能夠正確檢測頻譜，如下圖，必須合并多個節點的頻譜檢測結果，通過協作頻譜檢測來提高頻譜檢測的正確性。協作感知的本質即認知用戶通過協作來共同感知頻譜空洞。協作感知可以分為集中式和分布式兩種。在集中式協作感知中存在一個中心控制節點，該節點通過公共控制信道廣播感知任務給網絡中的所有節點，并將各感知節點的感知結果進行采集。需要指出的一點是，公共控制信道在認知網絡中并不容易實現，該問題也是認知網絡中一個極具挑戰性的問題。在分布式的感知中，認知節點雖然共享感知信息，但是卻單獨進行頻譜接入。協作感知還可以分為網內協作（即在一種網絡系統內進行協作感知）與網際協作（即在多種無線網絡系統中協作感知）。

感知方式	優點	缺點
非協作感知	工作簡單	無法徹底解決隱終端及陰影等問題，感知準確度低，感知速度慢
協作感知	感知準確度高，感知速度快，能解決隱終端和陰影問題	執行與計算復雜，通信開銷大，需要公共控制信道

　　除了以上幾個主要的頻譜感知和研究領域，頻譜感知還出現了一些信的研究領域和方向，如壓縮感知和頻譜預測等。