随着无线通信网络和智能移动设备的广泛应用,未来无线网络对频谱效率和通信成本提出了更高的要求,同时对无线电频谱资源的需求也与日俱增。认知无线电（Cognitive Radio,CR）技术作为一种提高频谱效率的有效措施,是一种通过允许未被授权的次用户与被授权的主用户共享频谱的方式来提升无线电频谱利用率的技术。然而,一方面由于认知网络存在主用户与次用户之间性能改进的冲突,因此研究一种合理的资源分配方案十分有意义;另一方面由于认知网络的开放性和高动态性,系统的安全通信问题也不容小觑,因而制定一种认知网络安全通信策略也刻不容缓。近年来,智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）作为一种非常有应用前景的绿色通信技术,其优势是可以设计反射单元的相移有效地实现对入射电磁波的定向反射,在增强合法用户接收信号功率的同时抑制非法用户的接收信号强度,从而智能地重新配置无线电传播环境。因此,通过在认知无线电网络中部署智能反射面,不仅可以为认知无线电通信系统带来更有利的资源分配方案,而且能够增强通信系统的安全性。本文就智能反射面辅助认知网络的波束成形设计与物理层安全传输方案展开研究。（1）智能反射面辅助认知网络的波束成形设计。该场景研究了在次要网络中存在障碍物导致基站与次用户无法通信时,利用部署智能反射面来反射基站发送信号,从而建立基站与用户之间的通信链路。研究中,提出了联合优化次要基站发射波束成形和智能反射面反射相移矩阵的方法,进而达到最大化次用户频谱效率的目标。首先,针对目标优化问题的高度非凸性,提出了基于交替优化的迭代算法将原问题分解为相应的子优化问题;其次针对非凸的子优化问题,采用了半正定松弛（Semi-Definite Relaxation,SDR）技术和连续凸近似（Successive Convex Approximation,SCA）)方法来得到子优化问题的解。本研究实验仿真结果证明了所提出的联合优化算法显著提升了次用户的频谱效率。（2）智能反射面辅助认知网络的安全通信策略。该场景研究了次要网络中基站与用户在存在窃听者的情况下进行安全通信。本文采用友好干扰器协同智能反射面来增强认知网络的安全通信性能,通过联合优化次要基站和友好干扰器的发射波束成形以及智能反射面的反射相移矩阵来最大化次用户的安全速率,同时限制了次要网络对主用户的干扰功率。针对非凸的目标优化问题,本文使用了半正定松弛和连续凸近似方法解决非凸优化问题,并且提出基于交替的迭代算法得出目标优化问题的最优解。实验仿真结果显示所提出安全通信方案的性能明显优于其他基线方案。