随着无线通信技术的发展，通信业务的需求不断增加，日益紧张的频谱资源阻碍了无线通信业务的发展。因此如何动态、高效地提高频谱利用率成为人们密切关注的焦点。为解决这一问题，认知无线电应运而生。认知无线电的频谱分配能够有效利用频谱、缓解频谱资源的紧张，提高系统效用，是认知无线电的关键技术，对改善认知无线电系统的性能起着关键性的作用。本文主要研究图着色模型下的认知无线电动态频谱分配算法，并在现有文献的算法基础上提出改进算法。首先对认知无线电进行描述，列举几种经典的频谱分配模型，接着在图着色理论模型的基础上进行进一步的研究，提出了基于需求的改进型频谱分配算法。仿真结果表明与现有算法相比，该算法更能满足用户的需求，性能更佳。然后论文在图着色频谱分配模型基础上引入量子遗传算法，重点研究量子遗传算法的编码可行性方法，量子遗传算法的原理及主要操作；根据认知无线电网络中的频谱特性，对现有的量子遗传算法进行改进，引入动态调整量子门旋转角步长、量子交叉和变异操作，使其更能实现系统的最大效用。仿真结果显示：与原有算法相比，该算法具有更有效的系统性能。