随着无线通信技术的不断发展以及无线用户数量的急剧增加，频谱资源显现的日益紧缺。然而，调查结果却显示大量的频谱没有得到充分的利用。因此，如何提高授权频谱的利用率成为一个亟需解决的问题。认知无线电技术正是在这种背景下产生的。认知无线电中的动态频谱接入技术是提高频谱利用率的重要环节。本文正是在认知无线电网络中，利用马尔可夫链的知识，进行感知时间等差减少以及基于错误检测的优化预测模型的动态频谱接入算法的研究。　　 本文首先阐述了研究的背景和意义，介绍了认知无线电技术的相关知识，总结了动态频谱接入技术的分类和研究方法，并重点介绍了基于马尔可夫链的动态频谱接入。在动态频谱接入中，频谱感知和频谱接入在时间上有着紧密的联系。基于这一点，本文运用马尔可夫理论进行了感知时间等差减少的动态频谱接入算法的研究。该算法在动态确定感知集合之后，根据感知的结果判断当前状态与前一时隙的状态相比是否发生变化。如果状态未发生改变，则在前一时隙感知时间的基础上等差缩减；如果其状态发生了改变，则其感知时间变为在前面已感知的与其状态相同的最近时隙的感知时间等差减少。该算法能够使认知用户合理的缩减感知时间，从而增加其有效的数据传输时间，最终提高其频谱的利用率。仿真实验结果表明，该算法在系统的吞吐量和频谱利用率方面得到了很好的改善。本文详细推导了能量检测中虚警概率、漏检概率和检测概率与判决门限值的关系。在存在感知错误的情况时，本文通过优化能量检测中判决门限值以及马尔可夫链的相关性质改进了一种基于错误检测的优化预测模型动态频谱接入算法。该算法依据预测的信道状态，以及相应的接入判断，从而有效地完成信道接入。研究中还推导了预测信道状态条件下，认知用户吞吐量计算公式，并通过仿真结果证实了理论分析的正确性和算法的有效性。