铁路运输作为一种绿色可持续的出行方式,承载了跨城、跨市出行的大部分流量。近年来,我国更是大力发展铁路事业。事实上,在基于GSM通信的铁路通信系统中,系统的下行网络流量小,频谱大多时间处于空闲状态;且我国铁路“十纵十横”,存在地域上的频谱利用不足,频谱浪费明显。作为一种公共交通系统,虽然铁路运输及其专网通信得到快速的发展,但为列车上的旅客提供稳定可靠的互联网接入服务并没有跟上,旅客在车上通信质量差的问题仍然突出。因此,本文围绕提高铁路专网频谱的利用率和改善车上旅客的通信质量展开研究,主要贡献如下:(1)首先针对铁路专网存在的明显频谱浪费问题,本文利用认知无线电技术,在长期演进铁路专网中建立基于认知基站和车载网关的频谱共享认知无线电网络架构。进一步地,给出认知基站和车载网关的功能,并改进轮询调度算法。仿真结果表明,在保证列车通信和运行安全的前提下,提出的频谱共享架构和改进的轮询算法能够有效地提高铁路专网频谱的利用率,且为旅客提供额外通信链路。(2)为了优化旅客在列车上通信的QoS,针对认知基站,提出了基于服务类型值优先的队列管理策略和基于可用频谱资源环境图的固定资源分配策略。这两种策略旨在减少列车上使用实时业务旅客的接收延时。实验结果显示,这两种策略能够显著地减少实时业务的接收延时,保证了实时通信的有效性。(3)为了提高认知基站服务的公平性,提出了一种基于卡尔曼滤波预测的次用户队列管理策略。在满足实时业务对排队延时的要求下,认知基站根据预测得到的实时业务队列长度的变化来调整实时业务的服务速率,尽量减少非实时业务的排队延时。最后,仿真表明,在满足实时业务对排队延时的要求下,该方法能够减少非实时业务的排队延时,有效提高认知基站服务的公平性。