En los últimos años, con el rápido desarrollo de la comunicación inalámbrica y las redes 5G, el crecimiento acelerado de usuarios móviles ha estado acompañado por una creciente demanda del espectro electromagnético. El nacimiento de la radio cognitiva y su tecnología de detección de espectro brinda esperanzas para resolver el problema de la baja utilización del espectro inalámbrico. La inteligencia artificial (IA) ha sido ampliamente discutida a nivel global. La tecnología de aprendizaje profundo, conocida por su fuerte capacidad de aprendizaje y adaptabilidad, desempeña un papel significativo en este campo. Además, la integración del aprendizaje profundo con la tecnología de comunicación inalámbrica se ha convertido en una dirección de investigación destacada en los últimos años. El objetivo de investigación de este documento es resumir el algoritmo de la tecnología de detección de espectro de radio cognitiva combinada con la tecnología de aprendizaje profundo. Para revisar las ventajas de los algoritmos de detección de espectro basados en aprendizaje profundo, este documento primero introduce los métodos tradicionales de detección de espectro. Resume y compara las ventajas y desventajas de cada método. Luego, describe la aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo en la detección de espectro y se enfoca en los métodos de detección basados en redes neuronales profundas típicas. Posteriormente, se resumen los métodos de detección de espectro cooperativo basados en aprendizaje profundo existentes. Finalmente, se discuten los métodos de detección de espectro basados en aprendizaje profundo, junto con los desafíos en el campo y las futuras direcciones de investigación.