认知无线网络动态频谱分配技术是当前无线通信领域研究的热点之一。本文在对认知无线网络频谱分配的相关理论和关键技术进行详细阐述的基础上,采用拍卖理论和博弈相关理论对认知无线网络动态频谱分配问题进行研究,主要研究工作如下:一、在频谱拍卖和分配的过程中,研究认知用户的竞价行为以及认知用户对主用户的影响,引入干扰价格以及切换代价,设计了认知用户的效用函数,建立了相应的频谱竞价拍卖模型,通过纳什均衡理论分析了该模型的稳定性,并提出一种基于竞价模型的动态频谱分配算法。实验仿真表明,该算法不仅保证了认知用户的业务带宽需求,而且不连续的频带资源也得到有效的使用,提高了频谱的使用效率[1]。二、考虑多认知用户竞争频谱的认知无线网络环境,研究提高认知用户竞价成功概率,保证认知用户对通信质量的要求,设计更有效的收益函数,运用统计学中高斯过程理论对认知用户的竞价行为进行扩展分析,提出了一种基于拍卖理论和高斯过程回归学习的频谱分配算法。该算法基于VCG(Vickrey-Clarke-Groves)拍卖模型,在频谱拍卖过程中,认知用户通过学习拍卖历史数据预测其他认知用户的竞价,并最优化其竞价策略。实验结果表明,该算法能够有效地提高频谱利用率和认知用户竞价成功概率,同时提升了系统的吞吐量和收益[2]。