由于无线通信的快速发展和移动设备的不断增加,频谱资源短缺问题日益突出,认知无线电技术因其能够在不影响主用户的条件下动态接入空闲频谱,从而提升频谱的利用率而得到了快速发展。其中,频谱感知是认知无线电技术应用的前提。然而,随着便携移动设备的增加,用户的移动性大大增加了频谱感知的挑战。频谱感知与信号状态、信号覆盖范围及设备的移动性密切相关,仅依靠固定位置的次级用户无法提供有效的感知数据,因此,在动态认知无线电网络中,次级用户的协作将会有效提高感知数据的准确性。本文针对主用户移动场景,提出了一种基于群体智能的移动代理协作感知方法,具体研究内容如下:(1)研究了标准粒子群算法在动态环境中存在的问题,提出了一种用于寻找多目标的分布式粒子群算法。每个粒子独立更新速度、位置,仅当发现更好的适应度值时通过广播告知其它粒子;限制了粒子的最大速度,避免因跳出搜索范围而增加搜索难度;此外,加入了修正机制,防止所有的粒子朝着同一个目标移动,失去多样性。(2)在动态环境中,次级用户没有关于主用户的先验知识,无法获取其移动轨迹,追踪主用户也会影响次级用户自身的需求。本文提出使用基于多目标粒子群的移动代理协作感知方法,在网络中部署移动代理,利用分布式粒子群,通过代理间协作完成任务,减少了硬件投入成本及能量消耗,同时,避免了次级用户参与频谱感知但无法分配到频谱的情况。每个代理被映射为一个粒子,根据RSS判断主用户信号。感知同一主用户的代理构成邻域,使用分布式数据融合方法,得到收敛值,与能量阈值进行比较,得到最终判决。最后,设计仿真方案,实验结果表明,本文所提出的方法能够解决因主用户移动对频谱感知造成的影响,验证了方案的可行性。