随着无线设备数量的增长和无线服务对频谱需求的不断增加，频谱资源紧张的问题变得日益严重;而另一方面，调查显示大部分的频谱并未被充分利用甚至处于闲置状态。机会频谱接入被认为是解决这一矛盾的有效方法。在这种新的网络模型下，非授权用户能够机会地使用授权用户的闲置带宽，共享使用有限的无线频谱资源，提高资源的利用率，使得频谱分配紧张的问题得以缓解。　　在机会频谱接入网络中，如何调度多个非授权用户共享使用有限的频谱资源，会极大地影响整个网络的性能。频谱的分配问题需要综合考虑每个用户所处的频谱环境、干扰限制和动态的频谱需求，以达到全局的最优化。特别是在实际的网络环境中，节点对频谱的需求及可用频谱的范围都是具有差异性且动态变化的。因此，如何设计高效、低复杂度的频谱分配算法就成为了一个重要而复杂的研究问题。本文提出了采用节点协同的方法来解决动态频谱分配问题，通过节点协同有效地实现了频谱分配，并且避免了算法执行的大量系统开销，因此可以应对动态变化的频谱环境和用户需求。然后，我们对集中式和分布式的场景分别设计了不同的算法。我们本文的主要工作如下:　　1、结合用户需求差异性、可用频谱异质性和干扰限制，分析了在机会频谱接入网络中，频谱分配问题需要考虑的相关因素和分配算法的设计难点。提出了如何在动态频谱环境下最优化分配调度的问题，并对问题的模型给出了形式化的描述。　　2、提出了通过局部节点协同来解决动态频谱分配问题，并且进一步根据网络场景的不同设计了不同的算法。在集中式的网络环境下，网络实体可以根据全局信息做最优调度，我们提出了顺序调整算法;在分布式的网络环境中，只能根据局部的网络信息作调度，我们分别设计了限制变动算法和Monte Carlo算法两种并发执行的调整算法;特别地，当每个节点只能根据一跳邻居信息作独立的决策时，我们设计了两种启发式的决策方法，分别称之为平衡优先策略和分配优先策略。　　3、通过实验模拟了各种算法在不同情况下的性能。实验结果显示通过相应的算法，能够有效提高整个网络的系统吞吐量，并且减少由频谱切换带来的系统开销。