无线电通信产业在过去的一段时间内得到了快速的发展，同时用户对无线频谱接入的需求也快速地增加，为了更高效地利用空闲的无线频谱资源，动态频谱接入成为一种备受关注的重要理念，它能够允许认知用户根据自身需求动态地接入由授权用户释放出的频谱空洞，从而提高频谱资源利用率。认知无线电作为一种重要的无线通信方式出现，给无线通信用户提供了许多特殊的性能，比如灵活使用频率、自适应调制、传输功率的动态控制以及频谱信道的智能管理等。因此，认知无线电技术的优势与特性能够较好地解决资源管理与分配不合理的难题，进而带给认知用户更高效与更多的频谱接入可能性，改善频谱资源匮乏的现状。图论着色法、干扰温度法、博弈论法和竞价拍卖法等是当前认知无线电中频谱资源分配的主要方式，其中竞价博弈的分配思想作为一种解决稀缺资源分配的有效手段，近年来备受学者们的关注。然而在竞价拍卖中存在一种常见的共谋现象，其对竞价拍卖系统以及频谱资源分配性能都具有很大的损害性，因此研究这种共谋行为以及如何抑制共谋行为也是竞拍式频谱资源分配的重要任务。本文主要以竞价博弈论、马尔科夫可修系统理论和共谋理论作为基础，通过基于时频特性的动态资源分配和共谋抑制等算法来研究认知无线电中频谱资源的分配问题和竞价拍卖式频谱资源分配中的共谋问题。首先，针对频谱资源空洞的时间频率特性进行了阐述和分析，并以马尔科夫可修系统模型作为频谱空洞的时域特性模型，将可修系统的任务可信度反映在系统目标收益的计算中。在指出频谱资源分配的过程必须要同时考虑时间域上认知用户和授权用户的冲突以及频率域上认知用户之间的竞争后，提出了一种触发式多轮竞价拍卖的模型，为后续设计的基于时频特性（SABTF）的频谱分配算法打下了坚实的理论基础。其次，针对竞价拍卖式频谱资源分配中常见的共谋行为做了深入的研究和讨论，先给出了微观经济学中关于共谋理论的定义，然后结合频谱资源分配的背景对其概念进行了适当的扩展，指出了不同系统收益目标可以对应不同的共谋行为特点。随后设计了一种“共谋抑制-收益优化”（CRRO）的频谱分配算法，其特点为在抑制系统共谋行为的同时能够尽可能地提高系统的目标收益，相比于另外两种流行的共谋抑制算法具有更好的性能表现。最后，文章分别对上述的两方面和设计的频谱资源分配算法进行了仿真，对比了本文所设计的算法和其它算法之间的性能差异，并分析其原因。理论仿真结果表明，在共谋抑制方面，本文所提出的CRRO算法相比价值因子算法和共谋因子算法具有更稳定的抑制共谋效果和系统收益保障；在时频资源分配方面，本文所提出的SABTF算法相比于贪婪算法、随机算法，具有更好的系统总吞吐量和单次竞拍系统可传输数据量性能。