认知无线电技术允许认知用户与主用户共享同一频段，提高了频谱利用率。而与此带来的认知用户与主用户有效的共存，保证系统内各用户的QoS成了我们当前需要思考和解决的问题。无线资源管理(RRM)是保证用户QoS、决定系统性能的一项重要技术，本文对认知无线电中的分组调度和信道的联合调度进行了研究。　　 论文对无线电系统中的经典分组调度算法进行了研究，并将其应用于认知无线电系统。由于认知用户通过检测到的频谱空穴来进行传输，所以系统内的频谱资源是不断变化的，通过仿真发现，在系统承载量较大时，原有经典调度算法无法为某些实时业务提供理想的服务，因此本文提出了一种基于QoS的分组调度算法，在优先级中加入频谱数量适应因子，通过公平有效的调度，使实时业务能够得到相应的QoS保障，并且系统性能也得到了提高。　　 由于认知无线电中认知用户在进行传输的同时会对主用户的接收端产生干扰，为了保证系统内主用户的服务质量，本文对经典的算法进行了基于干扰温度的改进。经过仿真，我们发现改进算法相比较原有算法，在提高用户系统容量和减少对主用户的干扰之间做了较好的折中。　　 最后论文对多信道多跳认知无线电网络中的最小化调度时隙数问题进行了分析，研究了一种联合链路调度、功率控制和信道分配的启发性算法。该算法将功率控制和信道分配联合考虑，并从数学角度把该问题表述成一个混合整数非线性优化问题，在保证通信认知链路的SINR满足最低要求并且对主用户的干扰低于一个门限的前提下，最大化认知系统的网络吞吐量。数据仿真的结果显示，该算法能显著的提高认知网络的吞吐量并能有效的减少调度时长。