随着无线通信技术的迅猛发展，无线网络用户对频谱的需求量越来越大。而现有频谱资源几乎已经全部被固定的分配给了特定的服务独占使用，这种静态的频谱分配方式使得频谱大部分处于空闲状态，导致宝贵的频谱资源日益紧张。因此，频谱资源的稀缺与实际中频谱的固定分配方式之间的矛盾造成了频谱利用率低下，从而成为制约未来移动通信高速发展的瓶颈。为了实现频谱的高效利用，认知无线电（Cognitive Radio, CR）作为一种新颖的频谱共享技术应运而生。在实时地、主动地感知周围无线通信环境，动态地调整认知用户参数以避免对主用户（Primary User, PU）造成干扰的基础上，将认知用户（Cognitive User, CU）接入到主用户的授权频谱中，实现授权用户与非授权用户之间的频谱共享，从而达到提高频谱资源利用率的目的。另一方面，由于无线信道具有时变多径衰落的特性，而协作中继技术可以在接收到信源信息后，对其进行放大或译码并转发给目的端，从而达到提高通信质量、抵抗无线信道衰落以及扩大通信范围的目的。这篇论文以认知无线电网络（Cognitive Radio Network, CRN）为研究对象，并在此基础上结合了认知技术和协作中继技术的优点，设计了高性能的频谱共享策略并进行了性能分析。本论文的主要贡献总结如下：　　1.认知上行网络的认知用户机会接入策略　　针对上行认知网络中的认知用户接入问题，提出了基于主用户中断概率保护的高性能认知用户机会接入方案。与已有策略不同，该方案在保证主用户可靠传输的前提下，优先接入具有最佳即时信道质量的认知用户共享授权频谱。分析表明，和已有接入方案相比，采用建议策略可以获得更高的认知系统各态历经容量和平均误比特率（Bit Error Rate, BER）。值得注意的是，随着认知用户数的增多，最大信道增益CU选择算法下的认知系统性能(如各态历经容量和平均BER)可以得到改善。此外，在相同的主用户保护准则下，建议策略仅仅需要很小的发射功率就可以优化系统性能，这种优势在存在大量CU的实际通信系统重尤为突出。　　2.认知放大转发（Amplify-and-Forward, AF）中继网络的链路选择方案　　针对认知AF中继网络中的链路选择技术，构建了局部信道状态信息判决和判决反馈机制，依此设计了分布式链路选择准则和关键执行流程，并与中断最优的中心化链路选择策略进行了对比。理论分析和仿真实验均表明：不论可以获得的干扰链路信道状态信息（Channel State Information, CSI）是其瞬时特性还是统计特性，分布式的链路选择策略都可以以极低的信令开销获得与中心式方案相近的中断性能。此外，还研究了中继放置位置对系统平均反馈开销的影响，并给出了一些有价值的结论。　　3.基于多中继选择的认知译码转发（Decode-and-Forward, DF）中继系统性能分析　　针对认知DF多中继系统，在同时考虑主用户发射端对认知接收端的干扰和中继选择的前提下，分析了协作中继选择认知系统的中断概率闭合表达式，并分别讨论了在干扰受限和噪声受限场景下的认知系统中断性能。在干扰受限的场景中，认知系统的分集度为零，而在噪声受限的场景中，系统分集度和中继数量相同。理论分析和蒙特卡罗仿真表明，认知系统的中断性能随着中继数量的增多而提高，并且主用户发射端的发射功率和位置都会对认知系统性能产生影响。