随着第五代移动通信（The 5th Generation Mobile communication System,5G）技术的广泛商业化及用户业务需求的快速增加,频谱短缺问题愈加严重。动态频谱共享（Dynamic Spectrum Sharing,DSS）机制可为海量异构用户提供动态频谱接入服务,提升系统频谱利用率,近年来备受学术界及工业界关注。为满足用户服务质量（Quality of Service,QoS）需求,提升频谱共享效率,需为DSS系统设计高效的频谱管理架构及算法。本文就DSS系统的管理架构、频谱拍卖算法、资源分配算法开展研究,具体包含以下内容:首先对DSS系统的基本概念、典型架构、关键问题以及典型应用进行介绍,阐述DSS在解决频谱稀缺问题上的重要性及意义。在此基础上,对DSS系统的资源分配、频谱拍卖算法的研究现状进行详细阐述。针对多级异构用户间的频谱共享场景,本文首先提出一种基于分层区块链的分布式DSS架构,以解决集中式架构的单点故障、可扩展性不足等问题,进而,在所提架构中,基于拍卖理论和智能合约设计了双边频谱拍卖机制,以促进频谱资源的高效、安全交易。针对双边拍卖模型中的频谱出价问题,考虑用户的拍卖单价及频谱成本等限制条件,建模买卖双方的拍卖出价问题为个人效用函数最大化问题。由于该问题难以采用基于模型的方法求解,本文将其转换为部分可观测的马尔科夫决策问题,并提出一种基于多代理深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deeep Deterministic Policy Gradient,MADDPG）的出价算法。为进一步提升算法性能,本文运用长短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的预测及缓存功能,提出基于MADDGP-LSTM的频谱出价算法,以确定买卖双方的频谱出价策略,实现用户效用优化。仿真表明所提算法可优化各方出价策略,促进频谱的深度共享。针对蜂窝网络多基站存在资源冲突场景下的DSS问题,本文首先提出一种基于效用证明的共识机制,保障基站就频谱共享与资源分配方案达成一致;进而针对基站与用户间的资源分配问题,综合考虑发射功率,链路容量及基站频谱资源等限制,建模联合子信道分配,基站选择及功率控制问题为容量加权和最大化问题。由于该优化问题为非确定性多项式（Non-deterministic Polynomial,NP）问题,难以直接求解。为此,本文将原问题拆分为联合基站关联及子信道分配子问题和功率控制子问题。首先基于遗传算法确定子信道分配及基站关联策略,进而提出一种基于连续凸逼近算法和几何规划的功率控制策略。软件仿真验证了本文所提算法可有效抑制DSS系统内干扰,提升系统性能。