认知无线电(CR)是解决新兴频谱危机的有前途的技术,尤其是对于部署了成千上万个无线传感器节点的应用而言。 由于连续频谱感测将大大缩短由能量受限的CR节点组成的网络的寿命,因此需要一种准确的预测频谱占用率的方法来提高能量效率。 本文提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的协作频谱感知(CSS),可预测网络环境的状态。 用于协作频谱感测的传统预测算法假定所有CR节点都具有相同的网络环境。 但是,各个CR节点的信道可用性可能会大不相同,因此传统算法将导致在复杂的无线电环境中较低的预测精度。 所提出的方