近年来随着无线传感网、物联网等技术的发展和智能移动终端的迅速普及,无线通信的业务量获得急剧增长,频谱短缺问题日益严重。认知无线网络(Cognitive Radio Networks,CRNs)作为一种新兴的智能网络模式,集合了认知无线电技术和移动自组网的优点,在应用中能够自适应复杂多变的网络环境。CRNs通过无线资源管理技术和动态频谱接入获得充裕的无线带宽,从而有效地优化端到端性能,提高频谱资源的利用率。在感知和理解周围环境的情况下,认知用户(Secondary Users,SUs)根据业务服务质量(Quality of Service,QoS)需求,在有效规避主用户(Primary User,PUs)的前提下完成自身通信。由于认知无线网络架构的特殊性,认知用户的服务质量保障问题存在一些挑战,主要表现在以下几个方面:1)如何为共存的两类用户进行有效合理的资源分配,在分配过程中兼顾多样化的业务类型和需求,尽可能地提高频谱利用率。2)与授权用户相比,SUs对于频谱接入的优先级较低,如何在不影响PUs正常通信的前提下保证自身的服务质量。3)考虑到可用频谱的时变性、拓扑结构动态变化、链路不稳定、用户的QoS需求等因素,如何实现稳定的路由策略。本文将针对上述问题,从频谱分配对认知网络的性能优化入手,围绕基于竞价博弈的频谱分配、多样化需求下的资源分配和效用优化、认知路由的建立和维护等方面展开,使得资源管理能够根据环境变化动态调整,从而优化用户的业务传输效率,使SUs能够获得可靠的QoS保障。本论文的研究工作和创新点主要包括以下几个方面:针对认知无线网络中多样化的无线业务,提出一种基于加权干扰图和竞价博弈的频谱分配模型,并设计了动态资源环境下的频谱分配策略。研究了认知网络的特征,并针对多样化的QoS需求设计了一个统一的资源分配框架,用户根据业务需求进行频谱选择,由基站对频谱资源进行管理和分配。本文根据SUs的资源需求设计了一个基于加权干扰图的分组算法,将所有的SUs分为若干个独立的分组并构建无干扰用户集;在分组基础上建立基于动态竞价博弈的频谱分配策略,分析了买卖双方的策略和收益,推导出能够获得最优收益的分配方案。通过调整带宽价格来控制供需关系,从而实现网络系统中频谱资源的供需平衡。证明了纳什均衡的存在性,所提出的策略在竞争环境中能够实现均衡定价,分析了频谱分配中用户的个体理性和诚实性。仿真分析表明,该频谱分配模型能够在保障用户的收益前提下优化系统收益,为改进频谱利用率和管理效率提供了有效的解决方案。对认知用户根据业务特征和QoS需求进行分类,为保障各类用户能够获得所需的传输速率,本文提出一个基于公平度的资源分配策略。针对资源分配问题建立约束条件下的优化模型,以最大化所有SUs的总传输速率为目标;建立系统效用优化问题,考虑到原问题的求解复杂度较高将其分解为等效子问题,针对子问题进行分析并研究可行的方法。通过罚函数法调整系统公平度,该机制能够在资源约束下实现有效合理的资源分配。设计了不同业务间基于公平度的资源分配算法,通过公平性因子动态调节资源分配情况。设计了一种基于QoS分层的频谱拍卖模型,用户间的资源选择相互独立并且均以最大化自身吞吐量为目的。根据业务特征对用户分类,参考所属的QoS级别选择合适的信道,从而解决了业务需求差异导致的用户间竞争问题。资源管理者在收到多个用户的接入请求之后,建立基于VCG拍卖机制的系统效用函数,计算出能够最大化系统收益的用户分组作为获胜者并对其分配可用频谱。所设计的算法能够满足认知用户的不同业务需求,在提高频谱资源的利用率的同时保证资源分配的合理性。在动态变化的网络环境中,节点的移动性和频谱机会的时变性会影响节点间的链路稳定性,并对多跳路由的效率带来挑战。本文针对认知环境下的多跳路由优化问题进行研究,结合频谱信息为SUs设计了基于动态频谱分配的认知路由策略。通过认知网络模型指出跨层路由问题,并根据用户需求提出了基于QoS需求的多尺度优化模型。通过帕累托最优解分析该模型能够以路由代价最小化的准则进行路径选择。根据频谱可用性预测链路的稳定时间,结合传输速率和时延约束对路由优化问题进行求解;根据业务流的特征定义各个尺度的权值,并建立信道和路由联合的跨层优化策略。设计了多尺度路由协议和路由恢复机制,并通过实验表明该策略能够有效地改善认知网络的端到端的性能。针对视频流的时延敏感、高带宽需求等特征,本文为多媒体认知网络设计了基于分簇的路由算法。为保证网络中多个节点的合作管理效率,本文在认知无线Ad Hoc网的分簇模型的基础上制定了一个基于重要度的簇头选举规则。考虑到动态频谱分配特征,对网络节点的分簇规模进行分析,计算出能够最小化传输失真的分簇策略;在此基础上设计了相应的路由算法,并通过仿真验证该算法在视频传输中的有效性。