认知无线网络是目前解决无线频谱资源稀缺问题的关键技术，其特有的动态频谱接入机制允许非授权用户（即次用户）机会式地与授权用户（即主用户）共享频谱资源，从而提高授权频谱的资源利用率，已成为未来无线网络发展的必然趋势。　　信道汇合是次用户在通信之前选择公共接入信道并与邻居用户建立通信链路的过程，是认知无线网络通信的前提。受主用户活动影响而无法预留公共控制信道，次用户之间信息的局部性以及无法协商等问题使得认知无线网络的盲信道汇合面临着极大的挑战。　　本文针对现有研究在次用户之间时钟异步、可用信道异构、无先验标识信息辅助汇合以及抵抗恶意用户攻击等方面存在的挑战性问题，从全局信道/局部信道、单天线/多天线、两用户/多用户等角度对信道汇合问题开展了系统性研究，取得如下创新性成果:　　1.面向全局信道的两用户单天线场景下的信道汇合算法。针对次用户在时钟异步、信道异构、次用户角色对等、次用户信息匿名等条件下难以保证信道汇合的问题，提出三种信道汇合算法。所提基于Galois域的信道跳频算法，利用Galois域的⊕和(O)两种素数运算定义接入信道，各周期序列依次按升序遍历信道、在校验信道等候和按降序遍历信道以确保汇合。针对前述算法仅在信道数为素数时才可保证汇合的问题，提出了无此约束的基于衬底Dyck路径的跳频算法，依据迂回折返的衬底Dyck路径生成跳频序列，可在迂回停留信道提供更多的重叠机会从而加速汇合。针对前述算法在每个跳频周期内仅能在少数信道上汇合的问题，提出了可同时在所有公共信道上汇合的跳频算法，利用动态跳频与静止等候相结合的方式以及欧拉五边形数对素数求模后的均匀分布性质，可使汇合机会最大化从而更快实现汇合。分别从理论分析和仿真角度与现有算法的汇合延迟进行比较，所提出的3种算法在汇合时间上均具有明显优势。　　2.面向局部信道的多用户多天线场景下的信道汇合算法。针对全局信道信息在分布式环境中不可知的问题，提出了面向局部信道的全分布式跳频算法。该算法将跳频序列转化为葵花集合元素的排列映射问题，采用动态跳频与静止等候相结合的方式并将葵花集合元素按不同顺序交错排列，从而变换访问局部信道的顺序，可使次用户在分布式环境下较快搜索到邻居。此外，进一步将该全分布式跳频算法扩展至多天线、多用户的场景，分别通过多根天线无冗余的高信道容量以及邻近中继用户的报文合作传递机制来加速汇合。分别从理论和仿真角度验证了该算法的有效性，结果表明在单天线/多天线、两用户/多用户的不同组合场景下，所提算法在汇合时间上均具有一定优势。　　3.以抗干扰为目标的高可靠信道汇合算法。针对现有多数汇合算法的固定性跳频规律易于被恶意干扰用户检测并阻塞通信的问题，提出了跳频规律难以预测的高随机、高可靠的信道汇合算法。该算法将次用户随机选取的守护信道转化为二进制序列模板，该模板可在时钟有偏移的条件下重叠并引导汇合。依据该二进制模板生成包含0/1不同类型列的随机扩展矩阵（其中0/1两种类型列中的遍历信道数互质），将该矩阵按行连接而成的跳频序列可由互质性质确保汇合。从理论上分析了所提算法的汇合时间复杂度和抗干扰能力，仿真结果也表明所提算法在有限强度干扰场景下仍可较快实现汇合。