随着通信技术的快速发展,无线通信业务随之迅速增长,全球移动数据流量暴涨,而在无线通信市场繁荣的背后,藏着一个不容忽视的隐患——频谱资源紧缺。无线频谱资源是有限且不可再生的,当频谱被分配殆尽后,频谱资源将进入紧缺状态,而认知无线电技术能有效解决这个问题。目前,大量研究和实测结果均显示现有频谱利用率不高,因此动态频谱接入技术能够进行有效提高频谱利用率,改善频谱紧缺问题。动态频谱接入的基础是频谱信息的感知,现有的频谱感知相关的研究普遍存在准确率低、部署难度大、系统开销大等问题。本文为解决这些问题,提出了基于次级用户频谱信道感知信息共享的信道推荐模型,重点研究信道推荐模型下的最优信道选择策略,以及激励次级用户自愿加入到信道推荐系统中的激励机制设计。本文首先研究认知无线电网络中次级用户共享信道信息的信道推荐模型场景。为了提高系统吞吐量,本文在已有的基于推荐的静态信道选择策略的基础上将信道建模为两状态马尔可夫过程,并针对动态信道选择策略将系统建模为马尔可夫决策过程,将问题转化为马尔可夫决策过程的值函数求解问题并证明了最优解的存在性。为解决传统求解方法的收敛性问题,即无法收敛到具有连续行为空间的马尔可夫决策过程的最优解,本文采用MRAS(Model Reference Adaptive Search)方法,进行迭代求解得到最优信道选择策略。在最优信道选择策略基础上,通过仿真进一步对比分析了不同信道选择策略,验证了最优信道选择策略的良好性能。在基于推荐的最优信道选择策略的研究基础上,本文进一步对上述模型中的激励机制进行研究。为激励次级用户主动发出信道推荐信息,本文提出了两个博弈模型:基于信誉的信道推荐博弈模型和基于金钱的信道推荐博弈模型,并对两种博弈模型的均衡进行了分析。在基于金钱的信道推荐博弈模型中,引入价格因素来调整系统均衡的可控性,并在此基础上通过仿真验证了激励机制的有效性。综上所述,本文针对基于推荐的信道选择策略与激励机制提出了新的模型和激励方式,并完成静态、动态信道选择策略的优化求解,最后根据仿真结果分析了不同信道选择策略对系统性能的影响和激励机制的有效性,为动态频谱接入机制中基于推荐的信道选择策略相关研究提供了理论支持。