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认知无线电技术能够通过感知周围信道环境，动态接入授权用户频段以提高频谱资源利用率，被认为是解决日益匮乏的频谱资源的有效措施。自适应调制编码(AMC)技术的思想是通过获取通信链路信噪比自适应改变调制方式、调制进制以提高链路的传输效率。无疑，若将认知无线电的动态频谱接入技术与自适应调制编码技术结合起来，能够更有效地提升频谱效率和传输速率。因此，本文针对自适应调制编码技术在认知网络各种动态接入策略中的应用展开了深入研究，主要研究工作如下：1、针对认知网络underlay与interweave混合动态接入的频谱共享机会，构建了一种新的主、次用户均采用AMC的认知网络(CR-AMC)频谱效率优化模型，该模型以最大化认知链路平均频谱利用率为目标，以主用户最小平均频谱效率、认知用户平均发送功率和主次用户平均误包率(PER)为约束条件，优化认知链路的发射功率，并从理论上证明了优化问题的凸性。数值仿真结果表明，相对于单一接入共享模式，在混合接入场景中，引入AMC技术可以更有效地提高频谱效率。2、构建了CR-AMC认知链路传输速率和发送功率联合优化模型。该模型中认知用户发送端根据信道状态和所确定的调制方式自适应的调整链路发送功率，以使链路速率达到最大化。数值仿真结果表明，在总平均发送功率不变的情况下，相对于仅优化认知链路发射功率的方案，对认知链路传输速率和功率的联合优化能够进一步提高认知链路的平均频谱利用率，并提高了功率效率。3、为分析信道时延对CR-AMC认知链路平均有效频谱利用率的影响，在计算链路平均谱效时引入链路时延参数，在主用户、认知用户PER和时延双重约束下，构建了认知链路的平均有效频谱效率的优化框架。对优化问题的仿真分析验证了主用活跃性、PER等参数对平均有效频谱效率影响，同时验证了通过控制信道时延可以有效地提高频谱利用率。