近年来，无线通信技术的不断进步和移动互联网技术的快速发展给人们的生活带来了极大的方便。而现有的无线通信频谱资源总量少且利用率低，制约着无线技术的发展和人们对于无线业务需求的满足，通过调查显示，对现有资源利用率低是导致频谱资源日益紧张的主要原因，所以提高现有频谱资源的利用率比开放新的频谱资源更有意义。认知无线电(Cognitive Radio，简称CR)是解决频谱资源利用率低的有效措施，以往人们对于认知无线电技术中的频谱分配研究主要集中在非授权用户的阻塞率和吞吐率两项性能指标，而且服务质量（Quality of Service,简称QoS）保证也主要是降低非授权用户对授权用户的干扰。但是，随着人们对无线网络技术的需求多样化以及授权用户对信道占用的动态特性，有限的带宽资源与复杂多变的信道特性导致的高误码率，限制了那些对带宽、时延有较高要求的视频、语音等多媒体实时业务在认知无线电网络（Cognitive Radio Networks,简称CRNs）中的应用，给我们研究CRNs频谱资源共享技术提出的巨大挑战。本文的主要研究特点如下：　　1、对动态频谱接入（Dynamic Spectrum Access,简称DSA）进行分析，建立一个同时提供实时业务（real-time service，简称RT）和非实时业务（non-real-time service，简称NRT）的CRNs频谱分配5维马尔可夫链（Markov chain）模型，当CRNs中用户流量在一定时间段内处于稳定状态，该模型比传统用于CRNs性能分析的ON/OFF信道状态模型具有较低的运算时间复杂度；　　2、针对实时业务和非实时业务在系统性能上的不同需求，结合认知用户自身的QoS需求特性，将这两种认知用户划分为不同优先级，实时业务具有相对较高的优先级，非实时业务具有较低的优先级。采用了为非授权用户提供缓冲区、非授权实时业务被取代时优先切换到空闲信道以及缓冲区中非授权实时业务优先返回空闲信道等内部优化策略；　　3、利用剔除控制（Eviction control）和接纳控制（Admission control）的联合频谱分配控制方案(Joint Eviction and Admission Control,简称JEAC)，周期性地剔除超时的活跃实时业务使得剔除流量平稳以及按概率接纳实时业务使得接纳流量平稳，保证实时业务的平均系统时延和掉线概率满足QoS要求的前提下，尽可能减少其吞吐量的损耗，同时，非实时业务的吞吐量得到了优化。