由于大规模爆炸性无线应用需求的激增和移动流量的庞大增长,给原本很拥挤的无线频谱造成很大压力,导致无线频谱成为越来越紧缺的资源。为了解决在频谱匮乏情况下授权频谱利用率低的问题,面向认知无线网络的动态频谱分配策略得到广泛关注。本文针对集中式认知无线网络,结合离散时域排队模型,进行异构传输的主从式信道访问策略的性能研究与系统优化。首先,为了提高次级用户数据包吞吐量,降低信道切换开销,将多个时隙组合为一个超时隙。令主用户以超时隙为传输单位,提出一种带有超时隙时域结构的信道访问策略SSTS-CAS(Channel Access Strategy With Super-Slot Time Structure)。其次,在SSTS-CAS的基础上,考虑次级用户非理想感知结果,建立一种超时隙边界处带有概率碰撞的优先级排队模型。进一步考虑被中断的次级用户感知信道状态、抵达可用信道和交换握手信息等产生的延迟消耗,建立一种超时隙边界处中断可续传的离散时域排队模型。然后,为了有效利用频谱碎片,次级用户通过对自身基本设备的完善,将一个时隙细化为若干个微时隙。令次级用户数据包以微时隙为单位到达和传输,结合发生冲突数据包的处理过程,提出一种带有微时隙时域结构的信道访问策略MSTS-CAS(Channel Access Strategy With Mini-Slot Time Structure)。考虑处于混乱状态信道不能立即恢复的特点,建立一种时隙边界处信道可修复的排队模型。最后,采用矩阵几何解的方法,给出系统模型的稳态解。结合数值实验和系统仿真,揭示不同性能指标间的折衷关系。通过建立系统收益函数和成本函数,分别进行SSTS-CAS及MSTS-CAS策略的系统优化。