近年,随着无线宽带技术的快速发展,频谱资源匮乏的问题正日益成为制约无线通信系统发展的瓶颈。认知无线电技术就是解决频谱资源利用率失衡的有效手段。认知无线电通过感知无线环境,寻求可用频谱资源,进行智能的、动态的频谱接入,进而使频谱资源利用率得到了有效的提高。为了满足避免干扰主用户这个基本要求,智能的动态频谱接入就成为认知无线电的关键技术核心。本文主要针对认知无线电系统中的关键技术之一—基于POMDP模型的动态频谱接入算法进行了较为深入的研究。本文首先对认知无线电技术的定义进行了阐述,总结了国内外对认知无线电系统的研究现状,并介绍了人工智能中机器学习的基本概念和分类。文中第二章介绍了动态频谱接入算法中的马尔可夫决策过程(MDP)和部分观测马尔可夫决策过程(POMDP)算法。在这一章节中,首先介绍马尔可夫过程(MDP)的基本概念和解决马尔可夫决策过程(MDP)的三种算法,然后阐述了部分观测马尔可夫模型(POMDP)及其两种解决思路。本文第三章主要讨论二级用户在准确模型下采用POMDP算法进行智能动态频谱接入的过程。文中将二级用户吞吐率为目标,提出无感知错误的POMDP智能接入最优算法。并当环境模型复杂时,给出了次优贪婪算法。同时通过仿真曲线分析两种算法的吞吐率。本章最后给出当主用户信道频繁切换模型下二级用户的仿真分析。本文第四章介绍非准确模型下的动态智能频谱接入过程,其中主要分为两个部分。第一部分阐述当二级用户存在感知错误时,POMDP智能算法如何消除感知错误带来的影响。第二部分阐述当二级用户预先不具备环境先验知识时,如何采用统计学习方法构建环境模型,并完成动态频谱智能接入的过程。