随着无线电通信技术的迅速发展,人们对频谱的需求也日益增加,这直接导致了频谱资源的紧张。因此,如何动态、高效地利用频谱成为人们关注的热点,各种新技术应运而生。其中,认知无线电可以有效地提高频谱资源利用率,同时具有更高的适应性和灵活性。频谱分配是认知无线电的关键技术之一,合理的频谱分配能够有效利用通信资源,提高系统容量,对改善认知无线电系统的性能起着决定性作用。本文主要研究基于图论着色模型的频谱分配算法。首先给出了认知无线电的概念,列举出几种常见的频谱分配模型,并且介绍了认知无线电频谱分配的研究现状。然后介绍了图论着色理论中的有关概念,重点是极大独立集和最大加权独立集的概念和求解全部极大独立集的递归算法,并且建立了认知无线电基于图论着色理论的频谱分配数学模型。第3章列举了现有的四种图论着色算法,针对并行算法公平性差的去点提出一种改进算法,在不增加时间开销的情况下提高了算法的公平性。在第4章中首先在改进算法的基础上提出了联合准则算法,在分配过程中使用两种不同的准则,仿真分析表明,选择适当的系数,可以使联合准则算法的性能好于单纯准则算法。然后提出了基于最大加权独立集的频谱分配算法,算法的时间开销与认知用户数无关,且其公平性接近最佳。