随着移动通信的发展,移动通信系统目前存在着三个明显的趋势：一个是移动用户的数量不断增长导致数据流量不断的攀升；第二个是移动用户对于移动业务的服务质量和类型需求也进一步增长,由此导致的是多媒体业务的种类和数量也是在呈爆发式的增长；第三个是由于网络制式的发展,异构网络共存现象愈加普遍,异构环境不同于同构网络环境,需求更强大的智能型管理。在三个趋势中产生的业务不断需求更多频谱资源的同时,无线系统中可用的频谱资源却在逐步的消耗殆尽。所以,我们需要一种更为有效的频谱分配方案以提高频谱利用率。同时,面对异构网络的复杂场景,一种卓然有效的融合方案也是十分必要的。所以在这样的需求和背景下,认知无线网络这一概念以其在频谱智能管理和异构融合促进方面的优势被提出,来解决以上所提出的一些重大问题。认知无线网络肩负着如此复杂的使命,需要了解用户需求,促进异构网络互融互通,适应复杂动态环境以达到端到端性能的提升。而这一系列的操作,都是由认知无线网络中的重构管理技术来完成的。认知无线网络中的重构管理作为一项能通过智能调整终端设备与网络设备的配置并进行自主决策以满足用户需求、实现异构网络之间的互融互通、使无线资源得到充分利用并能保证随时适应动态无线环境的技术,成为认知无线网络中一个必不可少的研究重点。本文主要研究重构管理在认知无线网络中的应用和操作,给出了重构管理的体系架构和重构管理在认知无线网络中的实现机制方法,整体性的完成了认知网络中重构管理的研究。本文的研究内容分为以下几个部分：首先,本文对认知无线网络中的重构管理平面的架构部分进行了研究。从功能分析入手,先进行了几大功能模块的设计。再细致分析重构实现的过程,完成功能架构的细化和分类,给出一个整体的重构管理体系架构模型。然后,对认知无线网络中的重构所需要调整的对象进行分析,依据需要调整的对象的不同分为两种尺度的重构。对于参数和无线资源的重构可定义为小尺度重构,而对于终端切换工作网络更改工作模式和最后对于网络拓扑的自适应改变与优化可定义为大尺度重构范畴。针对小尺度重构中的参数重构本文给出了一种分析复杂无线环境参数,从而可以得出个参数变化对系统性能产生影响的度量。利用这种参数-系统性能的对应关系可以在环境发生改变的时候调整相应的参数,通过这种端到端重配置的操作完成系统性能的提升。而对于无线资源的重构,本文主要考察无线信道的自适应分配问题。在保证认知无线网络中的授权用户不受干扰的前提下,把空闲信道分配给认知用户使用从而提升了频谱利用率,进而提升了系统性能。本文利用自适应神经网络推理系统和蚁群算法对复杂参数进行了分析,人工智能技术可以大大降低面对复杂参数时候的计算量从而得到一个优化方案。针对工作模式的重构,本文以认知用户终端可以通过端到端重配置能力自主改变工作模式的前提下研究了认知用户在异构网络之间进行切换的场景。以认知用户的需求作为出发点,考察各个异构网络带给用户的不同性能体验,然后根据用户需求和网络性能,认知用户发起切换工作网络的行为,从而大大提升了用户的满意度。而针对网络拓扑自适应改变,本文提出了几种场景,分别对应于网络的自配置,自愈合和自管理,以证明重构管理对于整个网络范围内的优化都有着重要作用。这里主要以用户的需求,链路的性能以及保护认知网络授权用户为目标提出了认知网络拓扑自适应变化算法,以应对多种异构网络共存,网络故障出现和隐藏节点问题。最后,论文对全部内容进行了总结,并指出了以后可能进行的研究方向。