科技的发展促进了移动通信的变革，现有的单一制式的无线网络通信技术已经无法满足用户的通信需求，各种无线接入技术的融合已经成为移动通信发展的一种趋势。下一代移动通信系统将是涵盖多种无线接入技术、各种网络相互协调和集成的异构无线网络，为用户提供无所不在的最优业务体验。多模终端在异构网络环境中无缝移动，移动用户根据自身需求选择相应的网络进行通信。而合适的网络接入选择是实现异构无线网络资源管理、均衡网络负载和用户服务质量（Quality of Service，QoS）的基础。因此，网络的接入问题成为异构无线网络研究的热点。　　本文结合现有的异构无线网络接入算法进行了改进。针对现有网络接入算法频谱资源利用率低，网络负载不均衡，切换频率高等问题。在认知无线电的基础上，利用认知频谱感知与共享技术，将认知频谱共享与异构网络接入算法相结合，在认知异构网络环境中建立了具有认知模型的网络接入机制。该算法综合考虑了终端用户的通信需求和网络频谱资源的合理分配，实现了在保证用户QoS需求的同时合理分配网络频谱资源的目的。论文主要工作和研究成果如下:　　首先，在用户终端，本文基于认知无线电技术提出了一种改进的混合频谱拍卖算法，考虑了在Underlay和Overlay两种共享模式下的频谱使用情况。拍卖人设置购买者和供应者能够接受的拍卖规则，算法以网络可用空闲频段交易量最大化为目标，以价格为衡量基准。改善了网络频谱资源不均衡利用的现状，提高了异构网络的频谱资源利用率。　　其次，在网络侧，在频谱拍卖算法的基础上提出了基于二分图改进的集中式优化匹配(Centralized Optimization Matching，COM)算法。将网络频谱资源利用率、网络效益以及用户收益等的多目标匹配问题转化为基于实现网络频谱资源有效利用的单一目标优化匹配问题。根据频谱资源利用率确定二分图的权值，通过匈牙利算法获得最大权值，使用户和网络达到完备匹配。缓解了通信冲突，均衡了网络负载，降低了用户在网络间通信的切换概率，在满足用户通信需求的基础上实现了网络频谱资源的合理分配。　　最后，将网络匹配的持续时间划分为若干决策周期，对各种不同类型的用户业务分类考虑，在不同周期进行网络接入选择的判断。通过仿真分析，与传统二分图网络匹配算法相比，本文方案解决了有限的网络频谱资源与频谱资源利用率低下的矛盾。在保证用户业务传输质量的同时改善了系统性能，均衡了网络负载，降低了用户在网络间通信的切换概率，提高了异构网络的频谱资源利用率。在此基础上，对本文方案进行总结展望，提出了改进发展方向。