近些年，随着无线通信技术和移动多媒体业务的快速发展，激增的移动用户数量和移动多媒体业务越来越高的带宽需求，给日益稀缺的无线频谱资源和现有固定式频谱分配方案带来了巨大的挑战。如何更加合理高效地利用有限的无线频谱资源，满足移动用户呈爆炸式增长的业务传输需求，成为无线通信领域的一个研究重点。认知无线电技术被看作是解决现有无线频谱资源稀缺和固定式频谱分配方案下授权频谱资源利用率的最直接手段，因此受到了学术界和工业界的广泛关注。　　在认知无线电网络当中，认知用户具备了空闲频谱感知和传输参数重新配置的能力，因此能够通过周期性感知所处外部环境的无线频谱资源有效性信息，机会性接入到授权用户的空闲频谱资源上进行业务的传输，从而实现无线频谱资源的动态利用。认知用户如何对感知到的空闲频谱资源进行优化利用，满足自身业务的服务质量需求，就成为了认知无线电网络研究中的关键问题之一。本论文在对现有认知无线电网络频谱分配方法深入理解与分析的基础上，对支持认知用户业务服务质量的频谱分配方法进行了系统性研究，取得了以下创新性研究成果:　　1)多属性的频谱决策选择算法　　本论文采用频谱资源的多个属性特征（包括:信道容量、时延、时延抖动和丢包率等）来对空闲频谱资源进行刻画，并将授权用户的到达概率作为频谱决策选择的一项重要衡量指标，提出了一个多属性的频谱决策选择算法(MASD)，为不同类别业务提供服务质量区分服务，满足认知用户的业务服务质量需求。MASD算法设计包含一个多授权用户的到达概率计算方法，通过对授权用户活动行为的分析，来避免授权用户出现对认知用户业务服务质量所造成的影响;其次，MASD算法设计包含一个权重自生成算法，为空闲频谱资源的各个属性特征自动生成影响权重，避免用户直接指定权重的主观不合理性;最后，MASD算法综合考虑频谱资源的多个属性特征，采用层次分析法思想，计算各个空闲频谱资源能够为认知用户提供的服务质量满意度，从而对空闲频谱资源进行排序选择。实验结果表明，与单一采用信道容量作为衡量指标的频谱决策选择算法(CCSD)相比较，本论文提出的MASD算法可以为认知用户提供更好的服务质量区分服务，平均提高网络有效吞吐量达37％。　　2)网络效用与频谱间切换频率联合优化的集中式频谱分配算法　　本论文首先提出了一个认知用户终端和认知无线电网络共同参与决策的两级频谱分配架构，通过认知用户终端和认知无线电网络两者之间的协同工作，指导认知无线电网络进行集中式的频谱分配选择。借助于认知无线电网络中心式控制器对网络全局状态信息的收集，本论文提出了一个网络效用与频谱间切换频率联合优化的集中式频谱分配算法(JOM)。JOM算法在提高空闲频谱资源利用率的同时，能够有效降低频谱间切换对认知用户业务服务质量的影响。JOM算法根据每个认知用户独立上报的空闲频谱资源排序选择信息，采用图匹配理论，通过引入新的二部图匹配权值Refactor，构建认知用户集合和空闲频谱资源集合的匹配关系，为认知用户分配适用于其业务传输的空闲频谱资源。实验结果表明，与基于信道时长的图匹配算法相比较，本论文提出的JOM算法能够平均降低认知用户的频谱间切换频率达8.1％。　　3)基于负载均衡的分布式频谱分配算法　　在分布式认知无线电网络中，考虑认知用户不同类别业务服务质量需求的不同，本论文首先提出了一个基于优先级结构的频谱分配架构，以对认知用户不同类型业务提供服务优先级区分服务，并保证在空闲频谱资源不足的情况下，优先满足高优先级业务的服务质量需求。在此基础上，本论文基于认知用户行为独立的特点，采用拥塞博弈理论，提出了一个基于负载均衡的分布式频谱分配算法(LBSA)。LBSA算法能够在不借助中心式控制器和认知用户间公共控制信道支持的情况下，通过迭代收敛的方式，对每一个认知用户的业务服务质量进行优化:为延迟敏感类认知用户选择端到端时延最小的空闲频谱资源进行业务的传输;为数据类认知用户选择传输带宽最大的空闲频谱资源进行业务的传输。本论文采用势力场博弈，通过分布式认知无线电网络势力场函数的合理构建，证明了LBSA算法的收敛性。实验结果表明:(1) LBSA算法经过有限次数的迭代选择，能够收敛到一个全局稳定的纳什均衡状态;(2)在不需要构建额外的认知用户间公共控制信道的情况下，LBSA算法能够实现对认知用户业务服务质量的优化。