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认知无线电网络（Cognitive Radio Networks，CRN）是一个智能无线通信网络，它通过检测周围的无线通信环境，使用人工智能技术从中学习，实时自适应的改变系统工作参数，保证高速可靠的通信，实现时间、空间或频率等多维度上对空闲频谱资源的重复利用和共享。动态频谱接入是认知无线电技术的核心技术。所谓动态频谱接入，就是通过频谱感知技术检测系统中的“频谱空洞”，进而使用户使用“频谱空洞”进行通信，以提高频谱利用率的一种频谱接入方式，它是相对传统的静态频谱接入技术而产生的。本文主要研究了动态频谱接入的各种策略，并且对提出的动态共享算法进行了性能分析，主要内容如下。1．为了更好的适应当今异构无线网络中多媒体业务传输的要求，提出了一种支持从用户QoS需求的区分优先级的动态频谱共享QOSS算法。在系统中将从用户secondary user（SU）划分为实时从用户RT-SU（real-time SU）和非实时从用户NRT-SU（non-real-time SU），分别传输实时业务和非实时业务。QOSS算法针对从用户的不同优先级，设置不同的信道接入策略和冲突解决方案，利用四维马尔可夫链模型对系统性能进行了建模分析。同时还考虑了系统的频谱检测差错，使整个系统更加符合实际。数值结果表明，QOSS算法可以很好的满足不同用户的QoS需求，同时可以明显改善频谱的利用效率。2．针对在QOSS算法中，从用户特别是NRT-SU在高业务量时，经常会被主用户中断传输，造成较高的被迫中断概率从而严重影响整个从用户系统的QoS性能的问题，我们提出一种基于QOSS的频谱划分（spectrum partition）的SP-QOSS算法。系统将对频谱资源进行划分，不但为主用户PU预留信道频谱，还为实时从用户RT-SU预留频谱，从而在确保主用户对整个频谱的最高接入优先级的同时，很好的保证了实时从用户RT-SU的使用信道的机会。数值结果表明，与QOSS算法相比，SP-QOSS可以有效地提高系统性能。