近十年来,随着无线通信的飞速发展,对频谱资源的需求也急速增加,从而导致本来就匮乏的频谱资源变得更加日益紧张,这一问题成为阻碍无线通信技术发展的最大因素。在当前采用统一分配方式来使用无线频谱的情况下,可用于其它范围内分配的频带很少。此外,这些已分配的频谱利用率并不高,只有15%～85%,导致频谱资源的严重浪费。因此,如何提高频谱利用率已成为当前的通信领域的研究热点之一。频谱检测是认知无线电的核心技术,认知无线电通过检测周围无线通信环境的频谱状态,寻找到频谱空洞,使得认知无线电系统能够与周围通信环境相适应。(1)本文提出对认知无线电网络引入多个次用户,对主用户的频谱状态利用隐马尔可夫链模型来进行建模,递归计算各次用户下一时隙的频谱状态为“忙”或“闲”的预测概率;统计所有次用户下一时隙感知到的频谱状态为“忙”和“闲”的相应次数,如果“忙”的比例大于预设阈值,则判定下一时隙的频谱状态为“忙”,否则为“闲”。仿真结果表明采用该算法的成功检测率要比普通能量感知算法高出大约20%,克服了传统认知无线电网络中频谱空洞不易于感知、频谱状态转换频繁以及现有频谱感知可靠性较低和“隐蔽终端”外加减少对主用户的干扰等问题,在快速检测到频谱的同时提高了感知的可靠性,并且大大降低了对主用户的干扰。(2)目前没有一款专门的认知无线电仿真平台,而我们提出的基于HMM(Hidden Markov Model)多次用户的协作频谱感知的仿真最好能在模拟真实的认知无线电仿真平台上验证效果,来衡量该算法的实用性和准确性。基于该问题,本文设计出基于NS-3认知无线电仿真平台,并加入了不同的拓扑结构及生成器,可以模仿不同的通信环境,并验证提出的基于HMM模型的多用户协作的频谱感知在不同无线环境中的仿真效果。