移动互联网技术的广泛普及与应用导致无线通信系统承载的业务量呈现爆发式增长的态势,提升无线通信系统的容量已势在必行。而频谱资源作为一种有限的资源,随着被不断地分配,已无法满足日渐增长的频谱需求。目前,频谱分配主要采用固定分配方式,在这种分配方式下,频谱资源往往得不到充分的利用,导致授权频谱利用率低。认知无线电技术的出现,使得授权频谱共享成为可能,从而提高频谱利用率,缓解了频谱资源短缺和日渐增长的频谱需求之间的矛盾。认知无线电系统的频谱资源具有多个属性特征,实现频谱的属性特征和用户业务需求的最佳匹配,才能获得最大的频谱效用。因此,如何实现频谱资源的有效分配是认知无线电系统对于授权频谱共享的一个重要问题。另一方面,非授权频谱的共享也成为了缓解频谱资源短缺问题的另一个有效的途径,非授权频谱是一种开放式的频谱资源,不属于某类特定的系统。保证不同系统间的公平共存是非授权频谱共享问题研究中的一个重要内容。此外,对非授权频谱的使用需要应对复杂的干扰情况,解决干扰问题是非授权频谱资源分配的关键问题,这将直接影响系统的吞吐量和频谱利用率。本文重点研究了基于频谱共享的频谱有效分配策略,包括以下两个方面:1.基于集中式择机频谱共享场景,研究了认知无线网络下一种能有效匹配频谱属性特征与用户需求的频谱分配策略。区别于传统的只考虑单一性能要求的频谱分配,该频谱分配策略综合考虑了认知用户的多个业务需求指标,并设计统一效用函数将其融合,作为评价频谱对于用户的效用大小的指标。考虑用户之间的公平性,引入公平权性权重因子,由此建立频谱分配优化模型的并研究相应的频谱分配算法。仿真结果表明所采用的频谱分配策略能有效兼顾系统频谱效益和用户间的公平性。2.基于对WiFi频段频谱的开放式共享的LTE-U车排队网络,研究了非授权频谱中一种能有效降低系统干扰并提升系统吞吐量的频谱分配策略。首先对非授权频谱的同频和邻频干扰进行分析,建立统一的干扰模型,然后利用干扰模型将车排队网络车辆间的干扰关系进行映射,得到整个网络的干扰情况,在分配策略中,基于车辆间的干扰关系,将信道在在地理距离和频域上进行有效隔离,以起到规避干扰的目的。仿真结果表明所采用的频谱分配策略能有效降低系统内部的干扰,提升系统吞吐量。