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随着无线通讯技术的发展和无线便携式设备的涌现，无线网络一直受到人们的关注。由于全球老龄化人口的迅速膨胀和紧缺的医疗资源使得应用于医疗领域的无线体域网（Wireless BodyArea Network，WBAN）引起了广泛的关注。另外，有限的频谱资源无法满足无线网络业务增长的需求，认知无线电技术的提出为解决频谱资源问题提供了可供选择的方案，促进了频谱资源管理和分配思想的发展。因此对于无线体域网性能的分析和无线认知网络频谱分配的研究具有重要意义。本文研究工作主要包括两方面，具体研究内容如下：首先，针对无线体域网标准IEEE802.15.6MAC协议的研究，文中采用离散的三维Markov模型和退避模型分析了节点在接入信道过程中的竞争行为。在饱和网络情况下，本文分析了网络的节点个数、净负荷、不同的信息速率和用户优先级对无线体域网性能的影响，得到了性能参数归一化吞吐量和平均接入时延的数学推导公式。通过和标准IEEE802.15.4的仿真对比，结果表明，标准IEEE802.15.6能够为高优先级业务提供可靠及时的传输，满足医疗场景的应用需求。此外，考虑到次用用户(Secondary Users，SUs)对频谱的灵活请求，针对认知无线电网络中动态频谱分配技术进行了研究。为满足用户的灵活请求，将空闲频谱按照时间和频率的方式进行划分建立时间和频率的二维频谱模型，并采用组合拍卖的思想实现认知无线电网络中空闲频谱在次级用户间动态分配。基于贪婪算法和混合算法的动态频谱分配策略，分别给出了认知无线网络小规模场景和大规模场景的仿真结果，并得到在大规模场景下提出的混合算法能达到较好的性能。