随着新的无线通信技术和新应用的出现,现有的频谱配置已变得越来越拥挤。频谱资源的稀缺已严重阻碍了未来无线通信的发展。如何在有限的频谱上容纳更多的无线业务是当前的一项具有挑战性的难题。联邦通信委员会发布的测试报告表明,主用户(primary user, PU)对其授权频谱实际上利用得极不充分(低于15%),存在着大量的频谱空穴。认知无线电是一种新的智能无线通信技术,通过从时间和空间上充分利用那些空闲的频谱资源,能够有效解决传统的固定频谱分配方案导致的频谱未充分利用问题。认知无线网络是认知无线电技术的网络化,具有认知功能的未授权次级用户(secondary user, SU)利用对周围频谱环境的感知发现频谱空穴,并通过自适应地调整通信参数以合法高效的机会接入主用户的频段。本文主要研究认知无线网络中频谱资源管理的若干关键技术,包括多维频谱分配、传输功率控制、频谱移动性等,既立足于现有研究成果,又充分考虑无线环境,兼顾有效性和公平性,提出了相应的创新性解决机制,并进行了理论分析和性能仿真。本文主要工作和创新点如下：1、提出一种适用于认知OFDM系统的公平有效的多用户多维度频谱资源分配方案。在可用子载波、干扰温度、次级用户功率预算及公平性等约束条件下,本方案将子载波和功率分配分为两个相继的步骤,以降低计算复杂度。第一步引入子载波分配的比例公平原则,保证每个用户都能满足一定的通信要求；第二步采用一种改进的快速迭代注水算法,通过选择适当的调整步长来改善算法收敛性能,可以使各次级用户在给定子载波上快速注水。仿真结果表明,本文方法与现有方法相比能够在多个次级用户间近似等比例分配子载波,虽然系统容量稍有下降,但是却大幅度提高了用户的公平性。2、提出一种适用于下垫式认知无线网络场景的多用户功率控制方法。为实现最优化系统容量兼顾次级用户公平这一目标,将认知无线网络中次级用户的功率控制建模为具有多约束的纳什议价合作博弈问题,包括次级用户总功率预算、次级用户最小信干噪比要求和主用户最大许可干扰功率等约束条件。引入对数函数将原最优化问题等效转化。然后,通过理论推导证明了纳什均衡的存在性和唯一性,并验证了纳什议价解的公平性。为简化非线性多约束最优化问题的求解,采用逐步二次逼近法,把最优化问题简化为求解一系列二次规划的子问题逐步求解。仿真结果表明,本文方法所获得的系统容量非常接近现有的最优方法,用户公平性虽不如最大最小方法,但是却优于非合作方法。3、设计出一种新颖的协同式、非透明的动态频谱集中管理结构,并提出一种适用于协同式动态频谱接入的信道预留策略,将可用的授权信道划分为常规接入信道和预留次级信道。其中常规接入信道由主用户和次级用户共享,而预留次级信道由次级用户单独使用。将主用户和次级用户的动态频谱接入建模为马尔科夫过程,引入S型效用函数来衡量次级用户对其中断概率的满意度,并在主用户中断概率门限约束下,构建效用最优化问题,以获得最优的预留次级信道数目。仿真结果表明,与现有方法相比,本文方法能够在不同用户接入速率下为次级用户预留最优的信道数目,从而在保证主用户服务质量的条件下显著提升次级用户的效用。