La detección de espectro es la premisa necesaria para implementar la tecnología de radio cognitiva. Los métodos convencionales de detección de espectro de banda ancha trabajan principalmente con barridos de frecuencia y aún enfrentan importantes desafíos en rendimiento y eficiencia. Este artículo presenta un nuevo método de detección de espectro de banda ancha basado en la agrupación y predicción de canales. Este método se basa en la división del espectro de banda ancha en subcanales uniformes y emplea un algoritmo de agrupación basado en densidad llamado Ordering Points to Identify Clustering Structure (OPTICS) para agrupar los canales en función de la correlación entre ellos. Se selecciona y detecta el canal de detección (DC) para cada grupo, y luego se predicen los estados de otros canales (canales estimados, ECs) en el grupo con un Modelo Oculto de Markov (HMM), de modo que finalmente se obtienen todos los estados de los canales del espectro de banda ancha. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto podría mejorar efectivamente el rendimiento de la detección de espectro de banda ancha.