随着无线业务需求呈现指数级增长,无线频谱资源以及无线设备能量短缺问题越来越突出,为解决这些问题,学术界对如何高效使用宝贵的频谱和能量资源进行了大量研究,提出了基于频谱协作和能量协作的协作无线网络。认知无线电技术是频谱协作关键技术,主要利用可用频谱的空间和时间特性动态频谱共享。认知无线电技术使具有频谱所有权的主用户在传输不受影响的前提下,允许次用户接入其频谱,实现频谱资源的高效复用和动态分配。能量协作主要是通过协作中继和无线能量传输技术,实现源节点和中继节点间能量自适应传输与再分配,显著降低无线数据传输的资源开销。为了有效实现这些技术的潜在性能,学术界对协作无线网络中的资源分配问题进行了研究。但是,目前协作无线网络中高谱效和高能效的资源分配研究还存在不少挑战。本文将针对协作无线通信系统中的频谱共享和接入,多中继节点选择和功率分配提出相应的创新性解决机制,并进行详细的分析和仿真。本文的主要内容如下:（1）提出了一种协作无线网络中基于细粒度分类和优先级排队的动态信道接入方法。首先,根据异构数据流的不同需求和特性,将其进行细粒度分类,即实时次用户数据流,松弛次用户大数据流和松弛次用户小数据流。然后将不同类型的数据流分别缓存在优先级不同的队列中。其次,中心基站通过执行动态信道组合算法按优先级给分类后的数据流分配频谱资源。跟以往只侧重实时数据流完成速度的算法不同,提出的接入算法使具有接入优先权的实时数据流只接入满足截止时间要求的最少信道。随后,本文对提出的动态信道接入方法进行连续时间马尔科夫建模和理论分析。大量仿真和分析表明,所提出的方法能够有效满足实时次用户数据流截止时间需求,并有效降低系统的阻塞概率和数据流平均完成时间。（2）提出了一种多信道协作无线网络中基于信道组合的数据流自适应动态频谱租赁方法。首先,考虑动态环境下用户的实时需求变化,该方法实现数据流数量自适应调整可租赁信道的比例。在租赁频谱区域内,次用户数据流采用信道组合的优先动态接入方式,并且在整个系统中采用专用接入和机会接入相结合的接入方式,在数据流突增时提供更加灵活的信道分配。随后,针对提出的方法,建立了相应的连续时间马尔科夫模型,以分析系统的有效状态及各状态间的转移概率。数值分析进一步验证了所提出的方法能够满足主用户数据流传输速率要求和提高系统容量,同时有效降低次用户数据流的中断概率。（3）提出了面向双向多中继协作通信网络的基于能量采集和缓存辅助的中继选择和功率分配算法,实现无时延传输限制和有时延传输限制两种情况的解决方案。首先,针对无直连链路的时变中继系统,提出了一种适应时间分割和能量分裂技术的子时隙传输模式,实现中继节点能量采集与消耗的平衡。其次,提出了有限数据缓存和能量容量的双向中继协作网络的吞吐量最大化问题,并通过松弛变量和变量替换等方式将最大化吞吐量非凸优化问题转化为凸优化问题。随后利用中继网络最大边际效应求解最佳中继,并通过拉格朗日乘子法和次梯度法求解源节点和目的节点的最佳功率。大量的仿真表明,所提出的算法在能量受限和时延限制的约束条件下均可显著提高系统吞吐量。