随着无线通信用户业务的急剧增长,频谱资源短缺越来越成为限制无线通信技术发展的一个严峻的课题。认知无线电被认为是解决未来频谱资源匮乏的一项最具发展前景的智能无线电技术,在国内外学者们的共同努力下,十几年来发展日臻成熟。自认知无线电概念被提出以来,学术界主要围绕着如何准确的检测和利用空闲的授权频谱,在不影响授权用户正常通信的前提下,实现与授权网络的资源共享。尽管认知无线电在各个协议层下都取得了很多突破性的进展,但是仍然存在一些棘手的问题亟待解决。本文主要以支持向量机和图论极大独立集等理论为基础,比较深入的研究了公共控制信道的建立和频谱移动性两个关键技术问题,并有针对性的提出了相应的解决方案。首先,本文在对现有的基于序列跳变的公共控制信道建立算法进行比较分析的基础上,针对现有的公共控制信道约会算法平均约会时间性能不高的问题,提出了一种基于序列跳变的不定长公共控制信道约会算法。新算法适用性强,可以应用于对称与非对称模型下的公共控制信道建立。另外,本文从理论上证明了所提出的信道约会算法能够保证两个认知节点间一定在有限时间内约会成功,而且不受其应用的模型限制。仿真结果表明,所提出的信道约会算法不仅在对称模型下具有良好的平均约会时间性能,而且在非对称模型中认知用户的可用信道比例较高时,与经典方法相比,新算法的平均约会时间性能提升也比较明显。其次,根据对现有认知无线电频谱移动性相关文献的分析,为了提高移动认知无线电网络中的频谱可用性预测性能,提出一种基于支持向量机的频谱可用性预测算法。所提出的预测算法根据授权用户的工作状态和认知节点的移动性的联合分析,提取频谱可用性的联合特征,并将其作为支持向量机的输入向量,从而获得了频谱可用性的数学预测表达式。与未采用特征向量提取的基于域信息的预测算法相比,新的频谱可用性预测算法不仅需要较少的训练点就可以达到其较高的稳定预测性能,而且,新的预测算法具有良好的预测准确率、预测漏检率和短时预测性能。这些优良的预测性能无疑都对认知无线电网络的实际部署十分重要。另外,当认知用户的高速无规则移动引起预测性能下降时,新的预测算法可以通过合理的调整其参数来弥补系统性能损失。最后,基于移动认知无线电网络的研究背景,为了在频谱切换过程中同时考虑时空域频谱可用性和认知节点的移动性特征,提出一种预测式的备选信道频谱切换算法。新频谱切换算法在设计过程中,分析了不同认知节点间的连续时间干扰限制,并采用极大独立集理论将相同信道作为备选切换信道一次同时分配给极大独立集中的多个认知节点,提高了节点间的公平性。仿真结果验证了新的频谱切换算法不仅提高了认知系统的吞吐量和公平性,而且在一定程度上降低了认知用户与授权用户间的冲突概率。另外,由于在执行频谱切换之前,考虑到认知用户应该已经被分配了一条可用的空闲信道用于通信,本文基于对干扰限制的理论分析,设计了一种基于预测的频谱分配机制。并针对频谱利用率最大化准则和公平性准则,根据新机制分别提出了两种频谱分配算法。仿真结果表明,所提出的两种频谱分配算法与传统图论模型下经典的公平算法和贪婪算法相比,在分配总频谱数不占优势的情况下,分别获得了更高的平均有效频谱和公平性性能。