随着无线通信技术的快速发展,越来越多的设备使用无线链路进行数据传输,同时人们对带宽也有着更高的需求,这使得无线电频段不断被发掘使用。而无线电频谱作为有限的不可再生的自然资源,无穷无尽地发掘使用只会越来越少,直至枯竭。因此,怎样更好地利用现有的频谱资源尤为重要。目前在频谱资源的管理与利用方面,国际上采用的通用做法是将无线电频段分为授权频段和非授权频段。但由此也导致频谱资源利用率不均衡问题,在某些授权频段,频谱利用率很低,而在某些非授权频段,又非常的拥挤。为解决此类问题,认知无线电(Cognitive Radio,CR)的概念被提出来,它能自动感知环境周围中的“空白频段”以用于节点与节点间的通信,而通信的前提是要建立连接,这在认知无线电网络中叫做交汇(Rendezvous)。因此,交汇策略的设计越来越为人所重视。目前,主流的交汇策略大多是基于两个节点进行设计的,虽然可扩展到多节点情况,但这种方式毕竟不是专门为多节点情景设计的,它没有充分考虑已交汇节点间的消息传递。多数的交汇策略主要以设计节点的跳频序列为主,很少基于这些跳频序列算法之上,设计具有广泛适用性的、可提升性能的框架。此外,交汇策略中常常忽视的时延因素在特定场景中却是重要的性能影响因素。针对这些缺陷和问题,本文提出了基于组的交汇策略和基于ALOHA协议的优化方法,具体研究内容如下:(1)提出了基于组的对称单跳网络交汇策略。根据对称和单跳网络情景,设计了节点成组的模型策略,增大了同组内节点与外部节点交汇的多态性,从而有助于加速区域中节点的整体交汇速率。(2)提出了基于组的非对称多跳网络交汇策略。扩展了组模型使其可应用于非对称、多跳网络情景,通过组内交汇决策算法给出该场景下的对应选择策略,从而有助于减少交汇时间。(3)提出了基于ALOHA协议的时隙优化算法。在随机跳频的ALOHA算法中考虑了信道切换时延因素,通过期望分析和整数规划计算出了最优时隙数目,从而提高了基于ALOHA协议的跳频算法的可靠性,并实现一定的性能提升。本文采用仿真实验模拟了本文设计的交汇策略以及优化方案,并与现有策略对比,整体的平均交汇时间(Average Time-To-Rendezvous,ATTR)均有所降低。在组策略方面,整体性能相比现有策略具有较大提升,且更具广泛的适用性。在基于ALOHA协议的优化策略中得到了最优时隙数目,相比随机方式也具有更大的交汇优势。