随着无线通信技术的飞速发展，无线频谱资源日益紧张，认知无线电（CR：cognitive radio）技术致力于解决非授权用户在不影响授权用户正常通信的基础上接入预先分配的授权频谱，以提高无线频谱的利用率，现已成为无线通信技术研究的热点之一。典型的CR场景中存在两类用户，认知用户或称为次用户（SU：secondary user）与授权用户或称为主用户（PU：primaryuser），其中SU的接入优先级较低，只可以在不影响PU的正常通信行为的前提下与之共享频谱资源。为保障SU网络与PU网络的有效共存，SU网络需控制所有SU发送端对PU接收端的叠加干扰，使其限制在一个PU可接受的干扰门限内，这种干扰功率限制通常被称为干扰温度（interference temperature）约束。本文从认知无线电网络关键技术特点出发，研究不同网络架构下的认知无线电网络资源的分配与管理问题。本文重点研究了在保障PU的QoS的前提下，通过合理分配通信资源，如通过链路空时调度、合理配置发送功率、波束成形权值等，使SU可以最有效的共享授权频谱，保证获取最大的信噪比（SNR）、信息速率与吞吐量等。主要研究工作包括以下几方面：（1）认知蜂窝网络的下行链路空时调度方法设计。我们考虑在典型的认知蜂窝网络的下行链路中，多天线的认知基站通过空间复用技术支持多路数据流传输至不同的单天线认知移动终端。文中提出一种双重正交传输空间复用技术，通过给不同用户分配正交的空间复用向量使得对PU的干扰为零，能够满足下一代认知蜂窝网对PU干扰控制的要求。并提出了基于蚁群优化（ACO）的低复杂度用户调度方法在增加一定的计算量的基础上能够获得接近最优方法的性能。（2）SU中继网络中最优分布式波束成形研究。本文考虑包含两个终端节点与多个中继节点的放大前传认知无线电网络，其中认知中继节点通过分布式波束成形来转发源节点信号。文中研究在给定认知节点单用户发送功率、总发送功率以及对主用户干扰的共同约束下，如何优化认知中继的波束成形权值来最大化认知目的节点的信噪比。首先研究了在给定认知源节点发送功率时，认知中继的最优分布式波束成形问题。通过Dinkelbach型方法，这个问题被分解为一系列二次约束二次规划（QCQP）问题。利用半定松弛技术，这些QCQP问题被转变为易于解决的凸半定规划（SDP）问题并可通过内点方法求解。文中证明了松弛后的SDP问题的解的秩为1，从而SDP问题等价于原始QCQP问题。随后一种基于粒子群优化的进化计算方法被用来确定最优源节点发送功率。（3）SU双向中继网络中的分布式波束赋形。我们考虑了一对SU源节点与多个单天线SU中继节点构成的SU双向中继网络，研究了在PU干扰温度与SU中继节点单用户发送功率共同约束下如何选择SU中继节点的波束赋形权值以最大化源节点的最小接收SINR，即SINR均衡问题。通过半定松弛技术，原SINR均衡问题被转化为凸可行性问题并提出一种二分法来有效求解。