随着无线通信技术的高速发展，传统的静态频谱分配策略导致无线频谱资源变得越来越稀缺。与此同时，大量研究表明在绝大部分时间和地点许多授权频段并没被使用，造成现有频谱资源利用率低下。认知无线电技术(CR)为解决这一问题提供了有效的方法。而动态频谱接入是CR关键技术，本文对其研究总结如下:　　第一，由于感知设备的限制，使得不确定环境下的信道接入已成为认知无线电面临的一大难题，部分可观测马尔科夫模型(POMDP)被认为是解决该难题的有效途径。在POMDP网络模型下，提出了基于SARSA的认知无线电动态频谱接入算法。该算法能使认知用户智能地不断与环境交互学习从而选择最优信道接入。仿真结果表明，本文提出的方法能有效降低seconduser(SU)与primaryuser(PU)以及SU与SU之间冲突的概率，并且系统的吞吐量和频谱利用率得到明显提高。　　第二，在多认知用户网络系统中，多个用户为了使自己收益最大可能同时接入一个信道，导致只有一个用户传输成功余下用户传输失败的后果，造成频谱资源浪费。为了克服单个用户自私性的不足，引入了博奕算法。博弈算法主要研究个体竞争中的优化策略，能够使多目标问题达到全局最优。为了利用认知用户过去观察、感知和接入信道的历史经验，预测当前时隙SU需要感知的信道，提出了基于博弈的POMDP强化学习算法。该算法进一步提升了整个系统的性能。通过仿真，验证了该算法的有效性。