随着无线网络技术的发展以及无线终端的不断涌现，互联网以及无线多媒体业务在人们生活中占的比重越来越大，频谱的短缺成为限制无线通信发展的重要问题。认知无线网络技术可以实时检测当前的网络环境，根据需要重置网络参数，包括无线调制方式以及通信的频带范围，从而可以动态的选择接入空闲频谱，有效降低频谱的空闲概率，提升利用效率，为解决频谱短缺造成的无线通信问题提供高效的方案。认知无线网络技术作为提高频谱利用率问题的革命性技术，近年来受到了无线通信研究者们的关注。本文针对其中的频谱动态分配技术，展开了深入的研究，在分析大量频谱分配方法的基础上，重点基于图论模型和粒子群模型进行了改进，提出了面向用户服务的动态频谱分配方法。同时，结合USRP N210和GNU Radio完成了频谱动态接入系统的实现。其主要的研究成果如下：（1）使用图论方法探讨面向用户服务的频谱动态分配算法。通过对现有的图论方法改进，综合分析不同用户业务类型与不同频谱资源特征参数之间的关系，在图论模型中建立了多个子效益矩阵，提出了一个基于模糊推理的多效益归一化模型，从而得到一个更为综合全面的效益值。最后对本文提出的算法进行了仿真分析，证明其可以更好的提高频谱分配效益，提升整网效益和公平性能，为用户提高更好的分配服务。（2）针对多用户下可能存在的NP难题，结合粒子群的仿生算法的优点，将改进后的PSO方法引进到面向用户服务的频谱动态分配算法中，通过仿真分析，证实了该改进算法可以进一步的提升算法性能，同时能达到更好的收敛效益。（3）在USRP设备和GNU Radio上设计并实现了认知无线网络基本单元，同时，根据主用户的活动实现了基于历史信息的面向用户开销服务的动态频谱接入算法，同时测试了系统性能。认知无线网络是一个新兴的研究方向，本文对其中的频谱动态分配算法进行了研究，结合面向用户服务的中心主旨，不仅提出了两个改进的频谱动态分配算法，而且基于实际平台实现了具有终端认知功能的频谱动态接入系统，为以后频谱动态接入技术的实用化打下了一定的基础。