随着信号处理与集成电路等技术的飞速发展,无线通信在近几十年取得了空前的进步,但如今,无线通信面临新的挑战——无线频谱资源匮乏。认知无线电概念的提出在理论上为走出当前的困境开辟了新的道路。认知无线电作为一种新的无线电设计理念,强调无线电设备的智能化与高效资源利用。实现认知无线电高效资源利用的关键依赖于良好的资源管理体系与高效的资源分配算法。本文依托国家自然科学基金“基于认知无线电的网格网拓扑管理、MAC机制和自适应资源分配策略研究”,对认知无线电网络资源分配算法展开研究。1)总结介绍了认知无线电的基本原理和关键技术。认知无线网络与传统无线网络的根本差异在于其特殊的频谱资源共享方式,包括基于干扰温度的共享、基于频谱感知的动态接入共享以及基于交易的协商接入共享等。对认知无线电网络资源分配算法进行了分类归纳和总结,并就不同数学方法建模认知网络资源分配进行了定义。2)对非合作博弈在认知网络资源分配中的应用开展研究。介绍了博弈论的基本内容,包括博弈的均衡、帕累托最优、博弈求解、特殊的博弈模型;对博弈论在认知网络资源分配应用的可行性进行了分析,并对博弈论研究认知网络资源分配的研究体系进行了总结与归纳;对典型的基于非合作博弈资源分配经典模型的原理与特点进行了分析,包括NPG、NPGP、基于影子价格超模博弈的模型以及基于潜博弈的模型;提出了一种基于非合作博弈的分布式功率控制算法并通过仿真验证了算法的有效性。3)对认知网络联合资源分配算法开展研究。以基于簇的多跳网络为研究对象,阐述了研究簇结构认知网络的意义:认知网络可用信道资源的空间差异性与时变特性需要网络协作,而相比于多跳分布式协作而言,簇协作更实用;分析了典型的认知网络联合资源分配算法的原理、特点和存在的问题,提出了一种基于簇的联合资源分配算法。由于以此建立的最优化模型是NP-难,不能在有效时间内求最优解,因此仅求得可行解。仿真表明该算法解的存在性依赖于网络中业务簇间转发量,当大多业务都是簇间转发业务时,由于存在簇头“自干扰”与“互干扰”限制,将使得资源分配算法无解。