尽管各种无线通信技术的日趋成熟，无线应用越来越广泛，但是，随着人们生活的质量和水平的提高，对无线通信却提出了更高的要求。然而，一方面，现有的频谱划分形式多是固定分配的，即大部分频谱已经授权给了固定的用户，其它用户不允许使用已授权的频谱；另一方面，在相对较少的非授权段上，由于通信业务量大导致了这些频段异常拥挤。为了解决这一矛盾，认知无线电的概念被提出。而作为其中关键技术之一的动态频谱接入技术体现了认知无线电最本质的需求。认知无线电被提出时的基本设想就是可以动态的利用授权用户未使用或者很少使用的频谱进行通信，以满足自身的需求。当认知用户对待接入的授权频谱进行频谱感知后，对信道的利用状况已经有了大致的掌握，这时认知用户就需要根据自身的要求选择是否接入信道以及接入某一条信道。而具体执行哪一个动作则取决于所选择的频谱接入策略。文章首先对认知无线电的概念及研究现状进行了概述，总结了现有的动态频谱使用模型将其分为三类，并提出了本文研究的主要内容。重点描述了分布式网络下的动态频谱接入系统模型。其中将主用户信道模型建模为离散马尔可夫模型，认知用户需要在离散时间点上选择接入策略。本文还介绍了三种基于决策理论的动态频谱接入策略的研究方法。当认知用户对信道感知完毕后，需要立即做出决策是否接入信道，即选择一次接入策略。而多臂匪徒模型恰好是为一类从诸多可选项中选择其中之一的问题所建立的模型。因此文中提出了将多臂匪徒模型与认知用户的一次接入过程相结合，并采用置信信心上界（Upper Confidence Bound）算法来对多臂匪徒模型进行求解。然而，一方面由于认知用户对频谱接入的决策是一个序贯的过程，另一方面，由于感知精度的限制，认知用户对信道状态的感知并不是完全准确的，文中结合部分可观测马尔可夫决策过程对连续时间点的认知用户频谱接入过程进行建模，并找到了最优策略与次优策略。