无线通信技术起步并迅猛发展,导致了人们对频谱的需求量逐年递增。但是,能够用于分配的信道资源却越来越紧缺,这种现象对无线通信技术的发展起到了很大的阻碍作用,严重制约了信道资源利用率的提高。在这种情况下,科学家们引入了智能化的认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术,通过主动学习和检测周围所处环境的信息,判断频谱资源的利用情况,一旦发现空闲频段的存在,立刻判断空闲频段对未通信认知用户的可用情况,若认知用户可利用此频段,就以机会的方式接入该信道。而当检测到有授权用户再次接入该信道时,认知用户必须立即退出。这种方式大大提升了频谱资源的利用率,减少了“频谱空洞”的产生,有效降低了认知用户的等待时间。首先,本文介绍了认知无线电的关键技术及常用的频谱分配模型,对图着色模型的常用算法进行了分析,给出了MATLAB平台下的仿真结果,并对结果进行分析。其次,本文采用了基于MMR准则的CSGC频谱分配改进算法,引入了效益等级的概念,采用新的算法标号准则,并在算法中引入连通分支的思想。仿真证明,基于MMR准则的CSGC频谱分配改进算法很大程度上提升了瓶颈用户的效益,大大缩短了信道的分配时间,提高了算法的公平性。最后,对于频谱分配算法的研究,主要是针对稳定的网络。一旦网络环境发生变化,必须更新拓扑图,重新进行频谱分配,这种算法降低了其他节点的通信效率,增加了时间开销和用户等待时间。针对此现象,本文研究了基于连通分支算法的频谱分配调整算法。仿真结果表明,调整算法大大缩短了信道分配时间,优化了网络性能。