无线网状网作为一种新型无线网络技术,以其低成本、高带宽等优点引起了广泛的关注。但随着用户数量的不断增多,无线网状网面临着频谱资源短缺的问题。受制于当前的频谱分配和管理方式,一些频段上频谱使用率过高,而另一些频段使用率过低甚至几乎没有使用。因此,为了提高宝贵稀缺的无线电频谱资源利用率,将认知无线电技术应用到无线网状网中成为频谱资源短缺问题的最佳解决方案。本文在分析无线网状网和认知无线电技术特点的基础上,深入研究了认知无线电网络频谱分配算法面临的技术挑战,提出了基于认知无线电技术的WMN体系结构和网络层次结构。针对认知用户接入网络的公平性问题,以最大化系统接入量为目标,通过优先考虑那些可用资源比较匮乏或者所处区域竞争较为激烈的认知用户的接入系统的需求,避免这类认知用户被饿死,提出了基于图顶点着色的最大化系统接入量算法。由于差分演化算法具有编码简单、运算速度快的特点,以最小化网络干扰为目标,提出一种基于差分演化的频谱分配算法,让更多的认知用户接入网络,尤其是那些可用信道比较紧缺的认知用户,从而提高了整个系统的接入量。进一步,针对分配过程中出现的“分配孤岛”问题,综合考虑最小化干扰和最小化系统的未接入顶点的数量,设计了一种基于差分演化算法的多目标频谱分配算法,在保证网络接入率的同时,有效地解决“分配孤岛”问题,使所有已分配信道的认知用户之间可以相互通信。基于Matlab仿真平台,对本文提出的算法进行了仿真实验和性能分析,一系列仿真实验验证了本文算法的有效性。