随着无线通信的迅猛发展,频谱资源已经变成了一种稀缺资源,认知无线电正为了解决这一问题的一项关键技术,有效的利用了频谱资源。频谱检测技术则是认知无线电中的关键技术,是认知无线电中其他操作的前提。一般频谱检测算法是在某个时刻对某段频谱进行检测,然而由于阴影效应等因素会影响检测性能。那么持续对频谱进行观察,估计出主用户的状态,也就会减小检测错误的可能。在本文中首先简要介绍了认知无线电的频谱检测技术,接着研究了贝叶斯频谱检测方法,最后提出了一种基于变分贝叶斯的主用户状态估计方法。在这种主用户估计方法中,由于主用户状态不可见,只能通过观测来估计,将系统建立为有狄利克雷先验的隐马尔可夫模型,然后将变分贝叶斯算法应用于主用户状态估计中来估计模型参数,解决了贝叶斯公式在参数估计过程中无法有效的应用于隐马尔可夫模型中这一问题,并且可以避免可能出现的过拟合现象。并利用维特比算法进行解码,得到了主用户状态。仿真结果表明,本文提出的基于变分贝叶斯的主用户状态估计算法得到了较好的性能。