无线频谱资源是一种有限的自然资源，随着无线通信技术的迅猛发展，各种通信技术和模式的融合，无线电频谱资源已经成为了一种珍贵的资源。面对频谱不足的问题，Mitola首先提出了认知无线电(Cognitive Radio)技术。该技术的实现基于软件无线电，面对频谱中存在的频谱空洞(Spectrum Holes)，认知无线电中引入了动态频谱接入技术。　　 动态频谱接入中最重要的问题之一是如何获得信道负载均衡。本文分别从频域和时域来考查认知无线电动态频谱接入频谱负载均衡问题，通过动态地平衡信道间的负载以及平衡每个信道的时隙负载来获得用户最优的解决方案。在频域中，本文参考了应用于分布式计算机网络中的基于合作的动态非合作方法(DNCOOPC)并在此基础上形成了动态频谱负载均衡算法(DSLB)。在时域里，本文提出了基于动态反馈方法和散列表的频谱负载均衡算法(SLBDH)，用户的QoS也列入了考虑范围。仿真结果表明，DSLB算法的效率高于比较和平衡算法(CAB)。在时域中，相比频谱负载平滑(SLS)算法，SLBDH是更加高效和更加精确的方法。　　 其次，提出了一种考虑不同种类次要用户Qos的认知无线电系统。考虑到主要用户的实时性需求，他们随时都有可能接入的需求势必会对次要用户形成干扰。先前学者对于认知无线电中随机接入系统性能进行了考查，使用马尔可夫链来模拟用户随机接入的过程，但是没有考虑不同次要用户有不同的Qos需求。所以本文考虑存在不同种类的次要用户有不同的优先级，使用一个四维度的马尔可夫链来模拟分析了主要用户随机接入下认知无线电系统的性能。考查了两种次要用户的终止概率和阻塞概率以及主要用户的重试概率。仿真结果表明，主要用户区分不同种类的次要用户的模型可以提高频谱利用率，并保证主要用户的优先权。