近年来无线通信业务迅猛发展，为了满足无线电业务的服务质量要求，无线通信对无线频谱需求增加，导致了部分频谱拥挤及一些频谱未充分利用。为了克服这个问题，认知无线电技术被提出，它既能解决频谱稀缺的问题又不会给授权用户带来影响。　　本文主要是对认知无线电频谱管理方法的研究，通过使用遗传算法来提高频谱利用率和最小化频谱的拥挤。认知无线电感知的博弈论和负载均衡算法在本文中都进行了论证，最后介绍了遗传算法。本文先列出提纲介绍认知无线电网络的概念，包括现目前的无线网络，认知无线电的各层，路由方式和频谱感知。然后，基于授权用户和未授权用户吞吐量和跨层频谱管理分析频谱管理方法，得出结论许多系统的无线电频谱分配是未充分利用频谱的。　　负载均衡算法优化认知无线电信道分配存在两个问题。第一，认知用户发现授权用户未使用的频谱机会，在这种情况下，认知用户需要查明机会频谱再决定怎么使用它们。第二，认知用户能选择的可用信道也存在问题，那就是如果动态频谱接入技术给认知用户提供了大量的频谱，认知用户也仍然需要尽可能有效的使用这些资源。　　研究的结果建立在使用遗传算法仿真的结果上，指出了使用MATLAB工具对无线电频谱所选参数的仿真情况。GA的理想情况为100％，重复运行10次的结果如下：数据成功传递6次，误码率为7/10，可运行的频率为6次以及信号功率为50%。在多次运行之后得出的结论是：所有染色体结果的均值在70%和100%之间是最合适的。