传统单信道网络受限于频谱资源、信道容量、系统效益等多方面的因素,已逐渐不能满足当下的网络需求;而性能优异的认知无线电网络随着多方面的协作由创想到落地,在人们的社会生产活动中取得日益突出的地位。其能在不增加新频谱资源的基础上,仅仅使用已存在的通信资源驱动系统的工作。因而,对网络中空闲频谱有着更有效的利用,也能较大的减轻对新频谱资源的消耗。故,相关的研究受到了广泛的关注。本文先表述认知无线电的缘由及历史,以此介入到认知无线电网络的内容。对该网络的特性、分类和各类型的架构等方面进行了分析。其次,文章对信道分配和广播两方面的内容做了重点的研究及分析。对于信道分配部分,本文先对分配的模型做了归纳;其次,以颜色敏感图着色、基于公平系数、基于图论的动态等频谱分配算法为例,对信道分配的研究现状进行了详细的分析,阐述了各图着色算法的主要内容。然后,从各算法都缺乏的,对主、次级用户带宽接入条件进行综合考量的角度,提出了基于带宽接入限制的信道分配方案。算法首先基于判决因子对需求得到满足的次级用户的频谱分配机会进行抑制,而使带宽需求没得到充分满足的次级用户较为优先地获得频谱分配,以增加系统整体的带宽接入成功度;在各次级用户的需求都得到满足后,为其分配额外的信道以提升系统整体的收益。此外,本文又基于此算法提出了并行改进方案,致力于时间性能的提高。最后,通过同条件下多次和次级用户数量变化两个方面进行频谱分配仿真,结果显示基于带宽接入限制的信道分配算法能在分配公平性、信道接入数量及带宽接入成功度等方面,相对敏感图着色算法有很大的性能提升。而并行改进算法方案在时间性能方面有很好的结果展示。对于广播部分,本文先对现阶段各种广播类型以信道和接口数量进行了划分,并详细的介绍了各种广播类型的主要问题。其次,以选择性广播、碰撞避免的分布式广播协议两种广播方案,详细的阐述了多信道单接口广播模型的主要算法思路。然后,接合此两种广播方案中经典的设计思路,提出选择性同步广播算法。算法首先对中心广播节点和其周围有公共信道的节点进行最小公共信道的选择性过程,缩小广播时所要遍历的信道集合数量,以降低广播链路数量;再根据设计的同步性广播序列,使有公共信道的两广播节点在时间规范性内,一定会有相同信道重合的时隙。最后,通过同条件下多次、节点数量变化、信道数量变化等多个方面进行广播仿真分析,验证了提出算法在广播耗时和广播链路数量等方面相对完全广播和碰撞避免的分布式广播协议的优异性能。