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针对现有认知网络中低信噪比条件下频谱感知性能差、速度慢的问题，提出了一种基于双检测长度的感知算法。该算法先进行一次短数据长度能量检测，当第1次判决主用户不存在时，再进行第2次长数据长度能量检测，并作出最终的感知判决。从理论上推导了平均样本数、检测性能、算法复杂度等重要性质。基于 matlab 的仿真结果验证了理论推导的正确性，表明所提算法在低信噪比条件下，在感知性能较传统能量检测算法有所提升的同时，具有更少的平均样本数和更低算法复杂度的特点，并有望应用于未来实际认知网络中。