随着无线通信的高速发展,特别是在异构认知无线通信网络中,宽带服务需求的日益增长,这使得对无线资源管理的需求更加迫切。通过多模可重构终端对无线接入资源的优化选择可以在未授权频谱中更容易获得高速的数据传输。因此,无线接入技术选择的多模终端重构策略对于保证服务质量至关重要。本文在IEEE 1900.4框架下,提出了一种有效的无线接入技术选择的终端重构策略。该策略将本征向量法与改进的TOPSIS(Technique for order preference by similarity to ideal solution)法结合起来,可以迅速将终端的可选重构模式依照优先顺序排列,供终端决策;同时,该策略可以在任意执行周期内为用户提供最佳服务质量。我们在包含UMTS、WIMAX和无线局域网的异构认知无线网络中采用该策略进行仿真,结果表明我们提出的终端重构策略能够有效地在用户喜好、应用类别以及网络条件之间进行平衡。在下一代无线通信网络中,组播在下行链路中将是主要的通信的方式,因此异构认知多组播通信系统的信道分配的优化也就相当有必要。本文在IEEE1900.4框架下对异构认知多组播通信系统的信道分配引入加强学习的方法以改进分配效率,场景结果分析证明了该方法有效。