由于移动宽带服务和机器通信的飞速发展,预计在5G时代,无线通信流量将继续爆炸式增长。动态频谱接入（dynamic spectrum access,DSA）具有更灵活和有效的网络资源利用能力,能够解决有限的无线网络资源与急剧增长的用户需求之间的矛盾。论文主要研究了多时间尺度的分级资源分配问题和分布式的动态频谱接入问题,提出了高效的算法,并在不同的复杂无线网络场景中进行模拟实验,验证了算法的可靠性、有效性。本论文的主要贡献如下:1.研究了虚拟无线网络的资源分配问题,在频谱和功率上进行网络资源切片,以满足不同网络接入需求的用户的接入质量需求。并提出了多时间尺度地实现网络切片之间的资源分配与网络切片内的动态频谱接入,降低了网络资源分配的复杂度并提高了不同网络切片之间的独立性。2.在网络切片之间的资源分配与网络切片内的动态频谱接入中,本文的目标是最小化待传输的数据包队列长度。为了保证网络稳定性,并平衡网络稳定性和目标网络性能之间的权衡,本文引入李雅普诺夫drift-plus-penalty函数对问题进行进一步的规约与简化。为解决该优化问题,本文提出两步法解决问题,包括启发式的子信道分配方案和快速障碍法进行资源分配。实验仿真结果表明该方案能够有效提高网络吞吐量。3.研究了用户之间无信息交换和协议,且没有信道可用性的先验知识情况下,完全分布式的认知网络中动态频谱接入问题。并基于多摇臂赌博机问题（multi-armed bandits,MAB）对问题进行规约和求解。实现了从用户自主网络环境学习和分布式动态频谱接入。4.考虑了复杂的分布式动态频谱接入问题,其中,主用户信道空闲分布是不稳定,随时间变化的;且由于网络接入需求的变化,具有接入需求的从用户数量是不固定的。针对信道分布不稳定的问题,提出了γ-汤普森采样算法,更好地跟踪变化的信道模型。针对活跃的从用户数量不固定的问题,提出了ρ^prand算法来进行用户协调。仿真结果显示我们的算法在复杂无线网络环境中能够实现随时间呈对数关系的后悔函数,并比其他算法表现更好。综上所述,本论文研究了无线网络的动态频谱接入问题。分别提出算法,解决了相关的频谱接入问题,实现了更高效更灵活的资源分配。仿真结果表明,本文提出的算法能够提高无线网络资源的利用效率,并具有更高的灵活性和鲁棒性。本文的研究工作为未来无线网络在频谱接入方面的优化设计提供了可行的思路。