在各种新兴无线通信技术被广泛应用的现代信息社会,无线频谱资源的匮乏问题作为制约无线通信领域进一步发展的主要因素之一,正逐渐引起人们的关注。除了被各种无线通信标准占用以外,缺乏有效的频谱管理和分配机制导致频谱利用率较低是无线频谱消耗殆尽的另一个重要原因。在这种背景下,认知无线电技术作为一种高效利用频谱资源的新技术,成为当前无线通信研究领域的热点。本文的主要研究内容是认知无线电的频谱分配和共享技术。首先对认知无线电技术做了简要介绍,包括其技术特点,国内外研究现状等,并详细介绍了认知无线电的系统架构、动态信道分配策略及各种频谱分配模型。在对采用图着色理论模型的频谱分配算法进行深入研究的基础上,本文提出一种改进的图着色频谱分配算法,通过动态更新干扰矩阵,增加了同时共享同一子信道的认知用户数目,且不引起对授权用户以及相邻认知用户的干扰。此外,本文还以最大化认知网络吞吐量为优化目标提出了相应的算法,综合考虑认知用户传输吞吐量以及子信道数据传速率,同时进一步避免了对授权用户的干扰。仿真证明,改进算法较同类算法在频谱效用和分配开销方面的性能有明显的提高;吞吐量优化算法的网络平均吞吐量和子信道速率均高于同类算法。将认知无线电的动态信道分配思想应用于多跳自组织的无线传感器网络(WSN),可充分利用空闲频谱,减少数据碰撞,满足WSN对多媒体应用的新需求。本文在具体分析了WSN特点之后针对这一新的理念提出了低能耗的WSN动态频谱分配方案,给出了适用于动态频谱分配WSN的网络架构,以及相应的低能耗动态频谱资源分配算法。该算法以较小的能耗为代价实现了WSN大量数据的实时传输,其信道分配准则可满足节点的QoS需求,同时通过设置节点的传输功率区间来避免干扰,对最大传输跳数的限制减少了无谓的网络开销。通过Matlab仿真证明,该算法在能耗较小的前提下有较低的频谱切换概率,从而保证了令人满意的传输成功率。