认知无线电中基于市场化的动态频谱分配技术是提高频谱利用率的有效手段,是当前研究的热点之一。本文选题来源于国家自然科学基金等课题,具有重要的理论意义和实际意义。本文基于拍卖竞价的资源分配模型,采用微观经济学中定价拍卖原理而制定的频谱分配机制来解决认知无线电网络的频谱分配问题。通过建立认知无线电中信道拍卖的模型,根据全局最优的频谱分配策略以及所受到的条件约束,分析研究了在认知无线电算法中最优匹配算法的特殊性,并指出了在通常情况下KM算法与中心算法在认知无线电信道分配中应用时的问题与不可适用性。本文类比图论中解决贪心算法可行的Online问题算法,并且结合Google词条竞价排名的Ranking算法,提出了一种新的适用于认知无线电信道分配的算法,并针对具体数据进行了仿真；仿真结果表明了本文提出的这种新算法的有效性,并可同时考虑不同变量对信道拍卖结果所产生的影响。本文的研究成果,是对解决认知无线电中基于市场化信道分配问题的有益探索,具有较高的参考价值。