近年来，快速增长的无线频谱资源需求与现有的静态频谱分配策略之间存在着频谱资源利用率不高的严重矛盾。为了提高通信网络中频谱资源的利用率，缓解频谱资源的短缺，认知无线电技术被提出来。认知无线电技术将用户分为主用户（授权用户）和次用户（非授权用户）。次用户通过对主用户信道进行频谱感知、频谱接入、频谱管理等技术，与主用户共享信道，以达到提高频谱资源的利用率的目的。本文主要关注的是基于认知无线电技术的网络资源优化理论及应用的研究。基于收集的研究文献，本文主要研究安全频谱感知理论、高效节能的频谱接入理论和基于资源受限的频谱分配理论，并在电子医疗系统和智能电网的应用背景下展开理论验证和应用。本文主要的贡献如下:　　1研究了安全频谱感知理论及在认知电子医疗系统中的应用。在该理论中，我们在分析单门限的能量检测算法的基础上，提出了一种基于三门限的能量检测算法。通过增加能量检测的门限值，并对门限进行联合优化，以最大化频谱检测的判决概率和最小化检测的虚警概率。此外，在此基础上，我们对系统的信道平均吞吐量进行分析。在对主用户的干扰低于预定值的条件下，最大化系统的信道吞吐量。另外，我们将该方法引入到电子医疗系统，构建认知电子医疗系统(Cognitive radio based E-healthcaresystem)，以提高电子医疗系统的通信质量。　　2研究了一种高效节能的无线频谱接入策略及在智能电网中的应用。随着电力终端数量的急剧增长和单个终端需传输的数据量增长，智能电网中的频谱资源短缺问题开始变得严重，该问题在智能电网的邻域网内显得更加突出。为此，我们将无线频谱接入理论引入智能电网邻域网内以平衡通信网络内频谱资源和电网内部传输需求之间的矛盾，从而提高智能电网内无线通信的稳定性和效率。在该策略中，智能电网中的通信节点在不同的时隙，依据节点数据相异的传输需求和所处时隙的空闲频谱状况，选择合适的频谱接入策略。随后，为了平衡网关覆盖需求与能量有效性之间的矛盾，我们提出了一种适合于智能电网的认知邻域网(Cognitive radio based NeighborhoodArea Networks，CR-NAN)的网关ON-OFF控制策略。在该策略中，节点的感知时间、传输功率以及网关的ON-OFF控制策略被联合进行优化，在保证网关覆盖需求的前提下，最小化系统总的能量开销。　　3研究了一种基于资源受限的频谱分配理论，并设计了针对微电网的频谱分配优化方案。在微电网环境下，电网节点不仅仅需要将电力控制信息和电力价格信息与控制端交互，还需要对清洁能源设备进行监控，以预测清洁能源的产出。因此，基于动态能量信息和模型的通信网络的设计变得极具挑战性。为了适应微电网系统中需求响应管理(DRM)的性能需求，我们首先分析了无线信道衰落对智能电网中控制信号传输性能的影响。然后，分析了频谱资源不足对智能电网中监测信号非有效传输的影响，从而导致对清洁能源产出的预测准确度下降。基于上述分析，我们提出了一种基于资源受限的频谱资源分配策略及相对应的MAC层协议，该策略可以保证在有限的通信时间和带宽资源下，控制信号与监测信号的协调传输。另外，针对提出的MAC层协议，我们构建了一个多变量单目标的优化问题，以平衡系统DRM性能与通信开销之间的矛盾，并最终最小化系统的开销。　　综上所述，本文主要研究了认知无线电的在两类典型场景下的应用技术，对认知电子医疗系统下的安全频谱感知、对认知邻域网内频谱资源与节点传输需求在时间和空间上匹配问题、不可靠通信环境下微电网邻域网接入网络设计等方面进行了深入的研究。最后，通过大量的仿真结果，验证本文所提算法、策略的有效性。