无线通信的飞速发展和通信产品的不断革新对频谱资源的需求飞速增长。传统分配策略已经不再适用,一些动态频谱分配技术尽管能够一定程度提升频谱的利用率,缓解频谱资源稀缺的问题,但面对无止境的增长需求,始终无法从根本上解决问题。认知无线电(CR)被认为是一种能够从根本上改善频谱稀缺的软件无线电技术。动态频谱共享技术是CR中的一项关键技术,它允许次用户根据感知获取的环境信息,在不影响主用户的前提下,实现对授权频谱的二次利用。因此,CR动态频谱共享技术毫无疑问是一个重要的研究热点。本文主要研究CR动态频谱共享系统中的频谱分配和功率分配问题以最大化认知吞吐量和最小化系统传输总功率。论文首先学习了 CR的频谱共享和功率分配的相关理论;提出了本论文频谱共享问题模型:即在给定可用矩阵L、效益矩阵B以及干扰矩阵C的情况,通过动态分配技术实现系统总效益、最小效益、比例公平的最大化;进一步,提出第二个次用户总功率受限情况下CR网络频谱和功率联合分配的问题模型。上述优化问题都是非凸优化问题,可以通过进化算法进行求解。为此,本文提出了一种新的改进化学优化算法(Improved Chemical Reaction Optimization,ICRO),它是一种参数自适应的算法,且融合了其他包括化学优化算法(Chemical Reaction Optimization)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)以及差分进化算法(DifferentialEvolution)等优良特性的算法。仿真结果表明ICRO能够获取比其他算法更好的性能。最后,考虑到频谱共享往往需要同时兼顾多个相互冲突的目标,单一目标的频谱分配方案可能无法满足实际需求,提出了第三个问题模型,也即Underlay模式下,基于链路信噪比和功率限制下的多目标优化问题,包括最大化系统传输效益、最小化传输功率和最大化公平。为了求解这一问题,本文提出了多目标改进化学优化算法(Multiple Object Chemical Reaction Optimization,MICRO)。仿真结果表明 MICRO 继承了 ICRO的优良特性,它获取的Pareto解集比其他多目标算法的解集适应度更好,分布更均匀。