无线移动通信行业的飞速发展,使得不可再生的频谱资源日趋紧张,为了改善这类状况,研究者们提出了认知无线电技术。该技术使得认知用户可以共享授权用户未使用的频谱资源进行通信,从而提高频谱利用率。目前认知无线电技术的研究主要从四个方向入手:即频谱感知、频谱分配、频谱共享和频谱切换。本文主要研究的是优化频谱分配方案和算法,对频谱资源进行更加合理有效的分配;同时当系统采用下垫式频谱共享方式时,为了降低对授权用户所在主网络的干扰,存在认知用户发射功率较低导致认知用户通信链路质量较差,进而严重限制认知用户端到端吞吐量的问题,故将协作中继技术引入认知无线电系统,有效地提升认知用户端到端吞吐量和通信质量。首先,说明了课题的研究背景与意义、国内外研究现状以及论文组织结构与工作安排,阐述了认知无线电系统和协作中继技术的相关理论知识,并讨论了协作中继技术在认知无线电中的三种应用场景。其次,在原始萤火虫算法的基础上,研究该算法的可优化点提出一种改进型蛙跳萤火虫算法,利用该算法优化频谱分配方案,提高频谱资源利用率。新算法引入蛙跳算法的族群划分思想,使得全局最优信息在整个种群中传递,避免陷入局部最优解;同时将固定步长改为自适应可变步长,利用自适应协调因子动态调整步长,从而加快收敛速度和搜索精度。通过四个标准函数和频谱分配模型实验仿真结果可知,改进型算法在搜索速度、求解精度、迭代过程稳定性以及网络总效益等方面均优于原始算法。最后,研究认知用户间的协作中继策略,以提升认知用户端到端吞吐量。在本文的系统模型下,深入研究认知协作中继网络的信道分配模式以及优化的功率分配,并提出一种结合信道分配的最佳单中继选择方案,对选取的最佳单中继执行恰当模式的信道分配,使得系统能够利用直接传输、双跳传输、协作传输这三种传输方式进一步提升认知用户端到端的吞吐量,与多中继方案相比,该方案可以凭借较低的系统开销和复杂度,优化端到端的吞吐性能,更具有实际应用价值。