无线网络的发展趋势是多种无线接入技术共存,共同为用户提供服务。这些无线接入技术在覆盖范围、系统容量、及移动性等方面都有自己的优势,将他们进行互补融合成的异构网络,可以使任何用户终端随时随地进行高质量通信。在异构网络的关键技术中,网络选择问题是一个重要的研究热点,即用户终端根据一定的策略从多种接入技术共存的环境中选择出最恰当的接入技术。目前,频谱资源的利用率较低及人们对宽带业务需求的不断增加,导致频谱资源变得越来越紧缺。认知无线电通过感知可用的频谱资源可以实现主次用户共享频谱,从而提高频谱利用率,这使得它得到了研究者的广泛研究。其中,有效的资源分配算法就是一个亟待解决的关键问题,尤其是在协作认知网络中。本文的主要工作如下：首先,提出一个基于乘性多属性拍卖的网络选择算法,该算法以实现用户的最大性价比和网络负载平衡为目标。具体的过程包括三个阶段,第一阶段是将能够满足用户最小速率要求的网络作为候选网络；第二阶段是将搜索到的网络参数输入到所设计的效用函数中得到网络的性能,及将负载强度因子等参数输入到所设计的成本函数中,得到用户所需要的成本；第三阶段是选择具有最大性价比的网络作为最优接入网络。仿真表明,该算法不仅可以实现网络的负载均衡、用户的性价比最大,还可以使得整个异构网络中容纳的用户数达到最大。其次,提出一种在协作认知网络中基于联盟图博弈的中继选择和动态资源分配算法。其最优化目标是在保证不对主用户造成干扰情况下,最大化用户公平性和系统吞吐量。算法实现的过程包含三个阶段,第一阶段是根据最大匹配二部图法选择出符合要求的联盟头；第二阶段是采用资源越丰富的用户节点来帮助越需要帮助的用户节点,从而形成联盟图结构,即完成中继选择和资源分配过程；第三阶段是采用注水算法在已分配给用户的信道上分配功率。仿真表明,该算法能够在不降低用户公平性的条件下提高系统吞吐量,并且当环境发生变化时,比如多种业务的存在或用户的移动性,能够自适应地形成联盟,不影响系统性能。