近年来随着移动通信技术的迅猛发展，越来越多的无线终端设备接入到通信网络，造成频谱资源严重匮乏。与此同时，现有固定频谱分配方式的授权频段内的频谱大多处于空闲状态，频谱利用率极低。为了缓解频谱资源紧张的状况，认知无线电技术便应运而生，它是一种更加智能的通信系统，能够从时域、频域及空域等多维度地感知和探测周围环境中未被授权用户使用的空闲频谱，在不对授权用户造成有害干扰的情况下，以一定的方式智能地使用空闲频谱，从而大幅度地提高频谱利用率。信道分配作为认知无线电技术的重要组成部分，通过采用合理有效的信道分配方式能够极大地提高通信系统的性能。认知无线电网络中各次用户理性的选择自身的策略，通过不断的博弈使自身获得的效益达到最大化。本文将次用户的信道分配问题转化为相应的Cournot博弈模型，提出了一种改进的频谱需求度函数，能够使次用户在博弈过程中考虑系统的可用带宽，各次用户根据自身的效用函数相互博弈，最终达到纳什均衡，即为各次用户获得最佳带宽的策略组合。实验仿真结果表明，与原有算法相比，该算法中次用户分配到的最佳带宽能够随系统可用带宽进行自适应地调整，具有一定的灵活性。在联合功率控制的信道分配算法中，大多数算法采用干扰温度模型来限制对授权用户造成的干扰，但是在实际中设定干扰温度的界限比较困难，部分算法采用中断概率来保证授权用户的服务质量（QoS），然而并未考虑次用户的QoS需求，致使部分次用户在分配的信道上无法正常通信。针对该问题，本文提出了一种保证次用户QoS需求的改进信道分配算法，通过构造系统效用函数，在保证授权用户中断概率的同时且考虑次用户的QoS需求,最终将信道分配问题转化为相应的凸优化问题进行求解。实验仿真结果表明，与原有算法相比，在主用户中断概率和系统发射功率都相同时，该算法中系统效益和满足QoS需求的次用户数都有一定程度的提高。