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无线通信经过多年的发展,目前已成为人们日常生活不可缺少的一部分。随着人们对无线频谱的需求急剧增加,如何提高频谱效率成为无线通信领域的研究重点。认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术由于可以动态感知频谱、并且能够通过无线资源管理(Radio Resource Management, RRM)充分利用频谱,引起了国内外专家学者的广泛关注。呼叫接纳控制(Call Admission Control, CAC)和频谱切换是认知无线电网络无线资源管理的重要组成部分。本文将基于着色Petri网(Colored Petri Net, CPN)建立系统的随机服务模型,研究相应的接纳控制策略和切换问题。该模型克服了传统马尔科夫链(MC)为系统建模时的无记忆性,以及在处理呼叫接纳控制过程中易产生状态空间爆炸等问题。论文的工作包括：1)针对正交频分多址接入(OFDMA)系统的多业务呼叫接纳控制问题,论证了CPN模型和马尔可夫链在业务到达规律都服从泊松分布时的同构性；通过CPN建模和仿真,研究了四种基于话音呼叫优先级的多业务呼叫接纳控制策略。结果表明,在研究呼叫接纳控制策略时,CPN模型与马尔科夫模型相比有较大的优越性,除了它的灵活性和对各种业务的适应能力,还可以大大减少计算的复杂度。2)在CR网络中,频谱切换技术是提高用户服务质量(QoS),保证授权用户(Primary User, PU)优先使用权的重要技术之一。本文根据认知网络中授权用户的行为研究了认知用户在一次服务时间内发生N次切换的概率,为其建立了可执行的着色Petri网模型,克服了传统马尔科夫链为系统建模时的无记忆性,以及易于产生状态空间爆炸等问题,具有较强的开放性,通过Monitor监控器分析模型性能,验证了模型的正确性。