随着社会的不断进步，人们越来越开始对一些新兴的资源产生的重新认识，无线电资源就是其中的一种，起初人们几乎忽略了这一点，并且制定了一些简单的规则就开始加以应用，导致如今的无线电资源几乎快要枯竭，再加上一些新兴的技术不断需求大量的频谱，使得原本就已经紧张的珍贵资源变得雪上加霜。现今的频谱缺乏是由于不可理的频谱分配方式所引起的。如果我们改变现在固有死板的频谱分配方式，让它可以智能的学习外界的环境，感知周围的空闲频谱，动态的调节自身的系统参数，适时的调整无线电设备的发射功率、调制方式、信道解码方式以及传输方式来满足所有用户的动态接入，进而实现无线电领域的智能性、动态性以及可学习性。至此一种里程碑性的新技术——认知无线电技术应运而生了。本文主要研究基于博弈论的认知无线电动态频谱分配算法。首先介绍研究认知无线电的目的、意义及发展现状，接下来阐述了认知无线电领域中的关键技术，详细给出了认知无线电领域中的几种常见的频谱分配模型，针对博弈论分配模型，做了细致的叙述，并且对其中主要的两种分配方法做了一定的介绍。接下来结合演进的博弈论模型，对认知用户的博弈过程做了创新性的研究。演进思想最初起源于生物的领域，属于进化论的范畴。本文将进化演进思想同博弈论相结合形成一种新的演进博弈论模型，用以解决频谱分配过程中主用户及次级用户的均衡和最优解问题，并且验证了算法的稳定性和均衡性。最后，采用拍卖模型的方法对频谱分配进行研究。拍卖是博弈论里一个比较重要的分支，我们将研究介绍一种基于拍卖理论的频谱分配方法。在本文当中，采用英式拍卖的方法，使次级用户逐一出价，算法通过迭代多轮拍卖的方式获得拍卖均衡，实现拍卖环节的帕累托最优解。通过仿真分析的方法，可以发现迭代竞拍过程中次级用户的策略和收益的变化情况。