El filtrado de coincidencia ha demostrado ser el algoritmo óptimo de detección de espectro bajo ruido blanco gaussiano. Sin embargo, la aplicación de este algoritmo está limitada debido a su dependencia de la información previa. En este documento, proponemos un algoritmo de detección de espectro basado en el filtrado de coincidencia ciego (BMF) mediante el uso de la correlación entre las señales recibidas adyacentes bajo canales dispersivos. El análisis teórico muestra que el algoritmo propuesto puede lograr un rendimiento comparable al del algoritmo de filtrado de coincidencia sin requerir la información previa del usuario primario. Por lo tanto, este algoritmo muestra un rendimiento de detección superior. Además, se propone un algoritmo BMF mejorado (IBMF) sobre la base de la correlación entre diferentes señales de retardo temporal. IBMF utiliza información de correlación más completa de las señales recibidas y logra un mejor rendimiento de detección en comparación con BMF. Además, los dos algoritmos propuestos tienen una complejidad computacional menor que los enfoques clásicos basados en la matriz de covarianza de las señales recibidas. Las simulaciones numéricas confirman el rendimiento superior de los detectores propuestos y validan el análisis teórico.