认知无线电技术的提出，有效的解决了当前无线通信技术不断发展和无线接入需求日益增长带来的频谱资源缺乏问题。通过对当前无线环境的感知，认知用户搜索可用的频谱资源进行通信。频谱分配的目的是合理的选择和利用“空闲频谱”，使现有的频谱资源得到最大化利用，并保证分配的公平性。　　 论文主要研究认知无线电系统中的频谱分配算法。论文首先阐述了认知无线电的概念以及认知无线电频谱分配算法的基本原理和模型。然后，论文深入研究了图论着色模型中基于列表着色和颜色敏感着色的频谱分配算法。　　 论文通过对基于列表着色的经典算法进行研究和分析，将协作方式和带宽效益参数融入频谱分配算法，使该算法具有较高的性能且更符合实际应用。随后，论文在研究颜色敏感着色算法的基本原理和标号准则基础上，提出合作式最大系统性能CMSP算法，在满足最高带宽总和要求条件下保持了系统的公平性。论文还将并行思想引入CMSP算法，从而大大减少了算法开销，满足了认知无线电系统空闲频谱快速时变的要求。　　 最后，论文将Ad-hoc网络中的分簇理论应用于认知网络中，提出一种基于认知网络的组合加权分簇算法，通过仿真验证该算法更适合在认知网络中对认知节点的分簇。