随着无线通信系统中用户数量的快速增加，各种新应用的快速发展，无线频谱资源变得越来越稀缺。为了克服传统频谱分配的静态方式对无线网络性能的制约，满足未来无线通信的宽带化需求，实现快速、灵活组网，保证通信的稳定与安全，和更好的可拓展性等目标，分布式认知无线电网络受到了越来越广泛的关注。拍卖理论被公认为是一种重要机制来解决频谱资源分配，论文基于拍卖理论对认知网络中的频谱分配进行分析，提高频谱利用效率。论文介绍了基于拍卖理论的认知网络的频谱分配研究现状，分析了当前研究的缺点和不足之处，在对分布式认知用户网络的通信系统进行若干假设的基础上建立拍卖模型，设计了一种并行反复拍卖算法实现分布式认知用户间的频谱分配。该算法在传统第一价格密封拍卖的基础上改进了出价，提高了用户间的公平性，同时将多用户多信道的拍卖过程简化为多个信道上的并行拍卖，并利用拍卖阈值与可能出价之间的比较决定拍卖策略，在提高频谱利用率的同时提高认知用户之间的公平性。另外，讨论了一个混合密封拍卖机制，并通过引入拍卖几率和性能价格比率，建立了混合拍卖机制下的分布式认知无线电网络下的频谱分配算法，提高了认知用户系统的吞吐量。