随着无线通信技术的快速发展,无线用户的数量急剧增加,虽然无线频谱拥有非常大的带宽,但是仍然使得频谱资源出现缺乏的状况。频谱资源的匮乏已经开始制约无线通信技术的发展。如何提高频谱的利用率和合理的频谱管理方案成为了当务之急。正是由于这种情况,认知无线电技术逐渐诞生。认知无线电提出之初被普遍的认为是解决频谱资源缺乏的新思路和好方案,随着研究的深入更加坚定了这个思路的正确性。认知用户利用认知无线电技术感知周围的无线环境,找出“频谱空洞”,进而根据自身的传输需求来选择合适的频道进行通信。同时当发现信道环境发生变化或者主用户接入时,就会切换到其它的可用信道。这样动态的频谱切换会提高通信质量和减少对授权用户的干扰。这些主要是利用了频谱感知和频谱决策技术。认知无线电中还有一个很重要的技术：频谱共享技术。频谱共享技术是在频谱感知基础上,根据感知结果调节通信参数来进行可靠的通信,实现认知用户与授权用户以及认知用户与认知用户间的频谱共享。本文主要针对认知无线电技术中频谱共享算法进行了研究。在动态环境下研究频谱共享算法的性能。文中主要分析了两种不同模型下的频谱共享算法：蚁群算法模型和博弈论模型。以博弈论为模型的频谱共享利用博弈论分析了认知无线电网络中动态频谱分配问题,构建了基于博弈论的认知无线电频谱分配问题模型,提出了基于博弈论的非合作式频谱分配算法,并得到了相应博弈过程的纳什均衡。以主用户的收益最大化为目标,提出了以QOS来衡量主用户收益的效用函数。新的效用函数最在纳什均衡解。仿真结果表明,该算法能在较短的时间内收敛到稳定状态。基于蚁群算法的模型则是以蚁群中的任务分配为基础,将任务执行概率映射到信道选择概率上。认知用户根据选择概率来选择最理想的信道。蚁群算法可以让认知用户独自确定适合通信的信道。性能仿真清楚的展示了蚁群算法获得了高效的频谱共享效率和高频谱利用率,而且不需要任何协作,因此也就不会产生由于频谱切换带来的开销。