随着无线通信技术和智能终端的飞速发展,移动数据通信需求呈现出爆炸性增长,这与蜂窝移动通信网络频谱资源的稀缺形成了日益突出的矛盾。另一方面,在蜂窝移动通信网络中,频谱资源的整体利用率不高,这是因为它采用的是静态的频谱牌照分配策略。作为解决上述矛盾的有力手段,认知蜂窝网能够根据需求动态地借用非蜂窝频段上的空闲频谱资源,以扩充蜂窝网容量并提高频谱资源的整体利用率。本文从理论的视角考虑认知蜂窝网规划中的两个核心问题。一是蜂窝网流量需求的可预测性分析。由于认知蜂窝网的核心原理是“按需”投入频谱资源,因此预测流量需求对于频谱资源的调度与管理至关重要。实测数据表明蜂窝网的流量需求显示出随机性与规律性并存的特征。能否从理论上给出流量预测精度的极限,是我们关心的第一个问题。第二个问题是认知蜂窝网的系统容量。因为认知蜂窝网使用的是借用的频谱资源,所以它在功率、带宽、稳定性方面受到了出借频谱资源的“主要系统”的各种限制。根据主要系统的不同特性,如何计算出认知蜂窝网在承载不同业务时的系统容量,是我们关心的第二个问题。围绕上述两个问题,本文的主要贡献归纳如下：第一,流量需求的可预测性分析：本文分别用非层次和层次两种方法对蜂窝网流量进行建模,引入信息熵来定量地衡量不同模型下流量的可预测性,并深入探究了影响可预测性的因素。对于非层次流量的可预测性,我们推导出了理论公式。而对于层次流量的可预测性,我们以层次泊松流量为代表,结合实际数据讨论了其可预测性。我们的分析结果能够为蜂窝网流量的实时预测提供理论指导。第二,认知蜂窝网的容量分析：本文针对Best-effort和QoS-guaranteed这两类典型的业务需求,分别提出了基于OFDM的认知蜂窝网架构设计,并对其系统容量进行了分析。我们考虑了诸如干扰限制、信道衰落、小区半径、多用户调度、用户密度和用户位置等因素,推导出了系统容量的闭合表达式并加以仿真验证。我们的分析结果能够为认知蜂窝网的覆盖与容量规划提供理论指导。