随着无线通信技术的不断发展,频谱资源匮乏已经成为限制无线通信和增值业务发展的瓶颈。然而,研究表明,频谱资源紧缺多是由于传统模式下的固定频谱分配制度使得稀缺的频谱资源在大部分时间内处于空闲状态。认知无线电技术能够主动检测频谱使用情况,充分利用处于空闲状态的频谱资源进行有效的通信,为解决频谱资源匮乏、实现频谱动态分配以及提高频谱效率提出了新的思路。认知无线电中的资源分配问题一直是国内外理论研究的热点。其中应用博弈论的理论和算法设计频谱分配机制,充分利用无线终端的对环境认知的能力来优化频谱分配有着深远的理论意义和现实意义。首先,本文深入讨论了常用的博弈论模型并分析了纳什均衡理论及求解方法以及最优拍卖机制设计原理。此外,全面地分析了认知无线电网络的动态频谱分配现有模型以及三种不同的网络模型下的四种常见的频谱分配模型包括拍卖理论模型,博弈论模型,着色理论模型及干扰温度模型。然后,针对多用户OFDMA系统,本文提出了基于纳什讨价还价理论的无线资源分配模型及算法,并利用匈牙利任务指派算法将两用户协商算法推广到多用户OFDMA系统。通过仿真验证该算法实现了系统最大容量和公平性之间的折中,在系统总体性能上优于最大化总体速率算法和最大最小化算法。该算法的算法复杂度为O（K⁴+K²Nlog₂ N）,低于同类算法的复杂度。最后,本文创新的将经济学中的等候线拍卖理论引入到无线资源分配算法设计中。并根据这一原理,在基于OFDMA的认知无线电网络中,设计了新颖的动态频谱接入机制和算法。通过Matlab对提出的频谱分配模型和算法进行了仿真验证。该分配算法通过引入了主用户收益有效的降低了算法的求解复杂度,在最大化主用户收益的同时优化了网络吞吐量。此外,论文提出了基于这一拍卖理论的WiFi网络的频谱接入机制。本算法根据用户队列的长度以及无线频谱的使用情况调整竞争窗口的大小,达到了动态频谱按需接入网络的目的。通过OPNet仿真比较了所提分配机制和WiFi网络原有的退避接入机制,证明该算法有效地提高了系统的吞吐量。