现如今,随着无线通讯业务的增多频谱资源变得越来越稀缺,然而许多可用的频谱资源未被充分利用。认知无线电技术作为一种有效的解决方案运用到实际应用和研究中。认知无线电技术允许未授权的用户通过机会式地和并存式地接入方式接入信道和授权用户共享频谱,从而提高频率的利用率,同时也使网络结构变得异常复杂。在认知无线网络中,认知用户可以并存传输数据,利用干扰约束保证主用户接受方的干扰低于干扰温度阈值,为了满足认知用户的要求,需要满足多个服务质量指标同时达到最优状态。因此,多目标优化问题是认知无线网络的一个关键问题。主要内容如下:1.针对系统中所有认知用户能否接入同一信道进行通信的问题,提出了适用于不同场景的结合功率控制的多目标优化方案。在系统不可行的情景中,对接入控制和功率控制两个优化目标进行了联合优化,考虑到接入控制是NP问题,提出并设计了基于线性规划的粒子群优化算法,分析和证明了所提算法的收敛性。系统可行时,对速率和功率控制进行了联合优化,并且通过改进的拉格朗日对偶算法有效地解决了这一多目标优化问题。数值结果分析表明:所提算法的时间复杂度略有增加,由于加入了可行性分析可以快速收敛;在有效地提高接入量的同时还能降低功率消耗,并能使传输速率得到更公平的分配。2.由于认知用户很难做到对信道的准确估计,考虑不完美的信道模型,利用L₀-范数最小化对问题实现整合规划;因为L₀-最小化问题为非凸问题,提出了基于熵函数光滑近似的多目标优化方案;最后变形为Lagrange函数的最优值问题利用Armijo梯度下降法解决这一多目标优化问题。数值结果分析表明:当信干噪比较低时,所提算法的接入量并未明显提高;当信干噪比较高时,所提算法能显著降低发射功率并提高认知用户的接入量。