在自然灾害和应急突发事件发生时,通信的需求将会急剧增加,但受限于地理环境和电子环境等复杂因素,人力布网无法实现。传统的应急通信系统采用固定频谱分配方式,大量的通信业务将导致频谱资源的短缺,通信拥挤甚至瘫痪。此时,应急通信装置需具备了解自身电磁周围环境并智能调整发射参数实现自适应通信,才能够合理解决上述问题。在认知无线电架构下,认知决策引擎作为自适应传输系统的关键一环,其性能的好坏决定了自适应传输系统的性能。本文通过对认知决策引擎进行设计,优化自适应传输中功率、BER、调制方式等参数实现自适应传输,调制类型包括:BPSK、QPSK、16QAM、64QAM。为更好的将信息准确发送,同时设计了高速数模转换模块和能够进行人机交互的上位机软件。上位机对系统进行控制和显示,通过高速PCI-E与下位机硬件平台进行通信,来确保实时性。基于认知无线电认知决策引擎的自适应传输系统关键技术研究与实现,主要是通过多目标优化理论使多参数优化成为可能,通过将混沌算法与标准粒子群算法结合形成二进制混沌粒子群算法,实现发射参数的智能配置。经仿真测试,基于OFDM系统,本文设计的基于二进制混沌粒子群算法的认知决策引擎相对于其它算法性能更优。通过对芯片选型和各个单元设计最终实现了高达2.5GSPS的转换速度,精度高达14位量化位数的高速数模转换模块。并在上位机与硬件平台沟通进行测试中,PCI-E速度不低于3GB/s,能够满足系统实时性要求。最终对自适应传输系统进行测试,分别测试了文本、音频和多媒体业务,系统的最大误码率均低于1?10^-4,充分验证了本设计的有效性。