随着无线通信技术的发展,频谱资源紧张问题日益严峻。认知无线电通过频谱感知技术检测频谱空穴并选择空闲的信道进行接入是解决当前频谱资源紧缺问题的一个有效途径。然而,在认知无线电网络中频谱感知、频谱决策、频谱共享和频谱切换四个关键技术的实现上存在一定的缺陷,如传输时延、能量消耗和传输冲突等。为了解决这些问题,对频谱预测技术的研究得到了广泛的关注。本文在参考了大量文献的基础上对认知无线电网络中的频谱预测技术进行了深入地研究,提出了新的频谱模型和改进的协作频谱预测方案,为进一步研究打下基础。本文的工作及创新如下:1.对认知无线电网络中的关键技术进行了调研与总结。通过查阅文献资料,对认知无线电网络中四个关键技术、授权信道频谱模型和被广泛研究的频谱预测方法进行了详细的阐述和分析,得到认知无线电的一个整体认识。2.在排队论和马尔可夫模型的基础上,提出了更能体现频谱占用规律的结合M/N排队论的马尔可夫模型。模型配置了随机分配和贪婪分配两种信道分配方案,重新设计了次用户的感知框架。针对系统吞吐量和频谱相关度给出了详细的理论推导和仿真分析,验证了理论分析的正确性和模型的实用性。仿真结果表明,利用频谱预测的方法能够使得次用户的归一化吞吐量得到明显的改善。3.对基于联盟博弈论的协作频谱预测方法进行了改进优化。在研究中,针对在认知无线电场景中W.Saad等人提出的联盟形成算法的误警概率门限问题和合并分裂原则算法缺陷,引入了用户上限的判断和对联盟成员的个体调整算法。通过对改进的协作频谱预测算法、基于原始合并分裂原则的协作频谱预测算法和本地频谱预测算法的平均预测准确率进行仿真比较,验证了改进算法的合理性及有效性,即改进的协作频谱预测方法有效地改善了次用户频谱预测的准确率。