从国际和国内的研究来看,开展认知无线网络技术的研究能够为未来无线网络打下良好的基础。尤其是频谱空洞的动态利用,能够有效解决频率资源不足的问题。随着认知无线电技术的快速发展以及硬件处理能力的不断提升,通过认知无线网络技术必然能够解决现有频谱固定分配机制中的频率浪费、频率拥挤问题。本文主要研究了认知无线网络的频谱资源管理问题。所谓频谱资源,是一种特殊的、有限的和不可再生的自然资源,是信息的重要通道。随着业务需求的迅猛增大,对于频谱资源的需求也越来越大。本文关于频谱资源的管理研究就是探究如何充分利用有限的频谱资源来满足人们的业务需求。由于现实无线网络的网络环境与频谱资源的实时情况都具有较大的可变性,所以高效、可靠、公平的频谱资源管理办法就显得尤为重要。本文希望能够在保证用户业务QoS的前提下,以整网频谱利用率最高为准则来寻找最优的资源分配方法。其目的在于建构一种综合性的频谱动态管理模型。该模型通过动态预测、分布式协作检测、分布式跨层设计、公平性接入算法、功率控制等多种技术,来提高频谱资源利用率。本文的第一章首先对问题的提出进行了介绍,指出认知无线网络技术已经被公认为解决现在及未来频谱资源矛盾的首选技术,甚至被誉为是下一代无线网络的基础。尽管发展前景十分广阔,但仍然存在一些迫切需要解决的技术难题。并介绍了国内外对于认知无线网络技术的研究现状,最后阐述了本文的研究目的和意义。第二章介绍基于认知无线网络频谱资源管理相关的关键技术。首先介绍了频谱资源的相关特性；由于频谱的特性会对频谱的利用产生各自的影响,所以对频谱资源的特性的了解十分重要。在此基础上,介绍了频谱利用率的评价标准。最后对与频谱管理相关的频谱分配模型、功率控制、感知技术、频谱礼仪以及频谱切换进行了相关的介绍。通过本章的介绍,详细说明了认知无线网络频谱管理的各种特点,以及会面临的种种难点。本章将会为后面章节的内容提供一个提纲性的思路。在第三章中,介绍并分析一种新的频谱资源管理方案。该方案的基本思想是基于认知用户的QoS优先权函数值来作为频谱资源分配的准则,优先权函数值较大的用户优先享有对频谱资源的使用权。具体的做法是：首先要生成两个队列,分别是用于管理用户业务的认知用户队列以及用于管理可用频段的可用频谱队列。用户在认知用户队列中的位置根据他的优先权函数值来决定。然后通过对两个队列的匹配来完成对频谱资源的分配。本章最后,对于用户接入的冲突问题进行了说明,采用两次握手机制避免认知用户接入传输控制信道时的冲突问题。在第四章中,基于前面的新的频谱资源管理方案,介绍了具体的频谱分配方案。首先采用基于图论的频谱分配模型来实现对频谱资源的分配,综合考虑了总收益最大与授权用户出现的概率最小两个要求,提出了一种新的频谱分配算法。通过与最大效用算法的仿真实验对比说明了新的算法为了能更好的降低授权用户的出现概率而牺牲掉的部分效用性能。虽然如此,但两者之间的误差并不会太大。同时,该算法在实际情况下能够为认知用户提供较高的QoS保障,又可以降低重新执行算法带来的频谱分配变更的概率。由于在基于图论的改进模型中并未考虑多跳网络情况下,中继用户的信道容量限制；所以本章的第二部分研究了基于线性规划的频谱分配模型。提出了一种以整网平均吞吐量最大化为目标的资源分配模型。通过线性松弛来将问题转变为一个标准线性规划问题,从而求出原问题的近似最优解。并且提出了一种判定算法(DS)来实现近似最优解向实际可行解的转化。通过仿真实验验证了转化后的实际可行解的有效性。在第五章中,首先介绍了一种基于搏弈论的改进功率控制模型。该模型充分考虑了认知用户的信噪比满意度,并采用惩罚函数来对认知用户之间的功率控制问题进行限制。同时验证了Nash均衡的存在性与唯一性。仿真实验结果表明改进的功率控制模型的收敛速度比较快,而且对整网吞吐量的提高较之SINR平衡算法比较明显。更进一步,通过对多跳网络情况的考虑,介绍了基于线性规划的功率控制模型。该模型在满足用户数据传输需求的前提下,以最小化网络的总传输功率为目标。并对该模型给出了详细的求解过程。最后通过仿真实验验证了通过功率控制的引入,可以有效地降低整网的传输功率。由于频谱资源被使用时是不会被消耗掉的,但是能量却是会被消耗掉的；鉴于两者的这种区别,在满足传输需求的情况下,通过对频谱资源的充分利用,尽量降低整网的总能耗是有实际意义的。最后一章对全文进行了总结,概括了本文的研究内容,并指出了下一步的研究方向。