为了提高频谱的利用率,认知无线电技术备受关注。认知无线电在频谱上的传输有三种模式：底层模式、顶层模式及交织接入模式。本文采用交织频谱接入方式,即认知用户只在主用户暂时不用的频段上进行通信,主用户正在工作的频段对认知用户是禁止的。由于不同位置处的主用户的业务需求不同及各主用户对频谱使用的随机性,不同位置的认知用户可获得频谱资源是不同的、不连续的且是随机可变的。为了满足一定的业务需求,某些认知用户的频谱资源可能是冗余的,而那些获得少量可用频谱资源的认知用户将是频谱短缺的。这种频谱资源的不平衡性在认知无线电网络中是非常严重的,但是针对这种资源不平衡性的研究还很少。本文借助中继协作技术,对认知无线电网络中的不平衡频谱使用(AUSU)和功率分配算法进行了深入的研究。论文主要内容如下：第一章介绍了本课题的研究背景、意义和论文的基本结构。第二章对认知无线电技术的定义、关键技术及标准化进展进行了简要的介绍。第三章根据各认知用户频谱池之间的不同关系,提出了一种自适应的不平衡频谱使用算法。为了进一步提高频谱利用率,该算法还考虑了子带配对技术。然后,在完美信道状态信息条件下,为各认知节点给出了最优化的功率分配算法。最后,MATLAB仿真显示基于本算法的系统容量得到了很大的提高。第四章在各认知用户获得的频谱是不确定的、不连续的且认知用户的发射端对信道状态信息是不完全已知的网络架构下,在保证系统目标传输速率和误比特率的前提下,提出了一种基于不平衡频谱使用策略的功率分配算法,以达到系统总消耗功率最小。在一定的近似和简化后,利用系统历史信道状态信息,系统最小功率消耗问题转化为一个凸优化问题进行求解。最后,本章对该算法的有效性进行了仿真及结果分析。第五章总结全文并指出进一步研究方向。