2000年，由美国国防高级研究计}}J局(Defense Advanced Research Projects Agency. DARPA)资助的一系列未来体系研究，主要针对Internet的体系结构的不足开展，直至2003年，提出了FARA} RBA， Knowledge Plane等体系结构框架。随后受到多方研究机构的加盟，针对Bio-Networking Architecture project的研究也取得了阶段性的成果，具有扩展性、适应性和生存性的自律系统架构被提出。在2002年，DARPA旗下的IPTO C Information Processing Techniques Office )公司提出了认知系统，此系统架构是基于计算机层面能够学习利用历史数据并适应未来变化的能力，人类的认知学习过程就此进入人们的视野。Motorola实验室一直致力于认知网络架构的研究，并在2006提出名为“FOCALE”的认知网络架构，目前研究现状是在FOCALE原型系统的基础上实现了无缝移动。将来该系统将致力于结构创新、人工智能结合、人机交互等多方面的深入研究。欧洲委员会启动的E2R项目目前处于第二阶段，简单来说，E2R系统是一个承载体，它为多种接口和协议提供一个所需的环境，认知功能和资源重新配置功能是充分使用频谱资源的两大功能模块。目前的研究方向主要包括系统检测、系统干扰、信道切换及功率控制等方面。为了更好的研究认知无线电，2004年WINLAB( Wireless Information Network Laboratory)项目之一就是开放已授权频率供认知无线电相关技术研究和平台使用。除此之外，IEEE制定的$02.11 h与802.22h协议是涉及CR技术的两大重要标准，802.11 h协议允许开放SGHz的频段供WLAN使用，802.22h协议则是将电视广播的甚高频(Very High Frequency VHF )频段作为无线广域网(Wireless Wide Area Network  WWAN)接入。    

与国外相比，虽然国内CR技术起步较晚，但是我国CR技术的研究投入了相当多的心血，早在2005年，华为企业就与北京邮电大学共同合作研究有关认知无线电项目，2006年，863计划开展了“基于认知无线电的自适应混合波形调制解调技术”研究课题;2008年，认知无线电重点项目群在国家自然科学基金的扶持下成立;同一年973项目“认知无线电网络基础理论与关键技术研究”正式启动;2013年，”基于认知无线电技术分时长期演进(Time Division Long Term Evolution  TD-LTE)系统研究与验证”项目组成立。国内的认知无线电能有这样突飞猛进的发展，离不开国家的扶持和和这些科研项目研究成果的推动。

总之，CR技术在不同的程度上解决了部分频谱资源紧张的难题，但是由于认知无线电系统很多标准全世界范围内还未达成一致，很多系统和框架都是局部的，针对某一领域的某一应用，所以CR技术还有待进一步研究和发展。

1.2频谱预测方法

 目前频谱预测分三步，（1）采集历史数据，国内外现有的信息获取方式包括频谱设备采集、建立频谱模型并输出模拟数据2种;（2）分析频谱，鉴于采集的数据大都是信号的功率数值，因此要设置门限来判别用户信号和噪声; （3）选择预测算法进行频谱预测，其中关键的2点是频谱空洞的位置和持续时间。频谱预测拥有很显著的好处，既可增大频谱的接手概率，又可在最大程度上减少主用户的通信质量误差。

 而频谱预测的方法又有几种

（1）基于马尔科夫（Markov）模型的预测方法

（1.1）1阶及多阶Markov模型

 推测某个频段在某一时刻是忙碌还是空闲的最简易、其使用最形象的方法是运用Markov转移概率情况转移概率如图所示：

图中，1表示某个信道当前被占用，0则表示该信道当前是空闲的。P00表示该信道当前时刻空闲且下一时刻仍然空闲的概率，P10表示信道当前时刻空闲但下一时刻被占用的概率，君。表示信道当前时刻被占用但下一时刻空闲的概率，P10表示信道当前时刻被占用且下一时刻仍然被占用的概率。通过对某一信道持续观察，统计得到如上4个参数的值，然后利用该参数和信道当前的状态对信道的下一时刻的状态进行预测。例如:信道当前状态为0，如果P00的值大于0.5或者其他某个值则判为0，反之，判为0。