认知无线电是一种无线通信系统设计的新模式，它可以实现更可靠高效的无线通信并且提高无线频谱资源的利用率。认知无线电是能感知周围环境的智能的无线通信技术，它能自动地调整传输参数(如带宽、传输功率等)以适应不断变化的复杂的通信环境。　　 认知无线电技术通过动态频谱接入策略近乎实时地，灵活地接入空闲频谱来优化无线传输的性能。频谱的动态管理分析利用空闲频谱的测量信息并做出实时频谱接入决定，对决策算法的稳定性和自适应能力有较高要求。这也是认知无线电技术要解决的核心问题。本文从对复杂环境的学习、获得长期回报和考虑多个期望目标变量的角度，对认知无线电和动态频谱接入技术进行了较系统的研究。　　 研究了认知无线电中的关键理论和实现技术。从有效性、公平性和复杂度等方面讨论了现有算法和技术的优劣，明确了进一步研究的方向。讨论了分析、设计和优化动态频谱接入和管理所需的主要技术，如博弈论和机器学习。　　 研究了一种基于强化学习算法和模糊逻辑算法的动态频谱策略。同时将该动态频谱决策算法与不同的频谱模型和网络架构相结合，通过仿真分析了在不同情况下算法的有效性，分析了该算法与现有的频谱接入策略的性能比较，以及讨论了影响算性能的其他因素.