随着用户数量和业务需求的激增,面对可用于通信的频谱资源有限且分配不合理的现象,如何合理分配使用频谱资源成为制约无线通信技术的一大难题。在这一背景下,认知无线电作为能够有效提升频谱资源利用效率的方法之一,逐渐受到重视并被运用于无线通信领域中。动态频谱接入是使认知无线电网络得以发展的关键技术之一,要求认知用户能够及时了解无线网络环境的变化,从而动态调整接入的网络频段。区别于现有频谱直接授权和静态接入的模式,动态频谱接入技术利用认知无线电的频谱感知和信道检测能力,动态获取频谱资源的空闲频段信息,根据感知结果选择空闲频段加以使用,进而提升频谱资源的使用效率。博弈论作为系统分析竞争博弈策略的方法,近年来逐渐被运用到无线通信领域,它为认知用户的频谱资源竞争和策略选择提供了理论分析的框架。在认知无线电网络中,博弈模型的参与者为各个认知用户,参与者的策略就是认知用户对于无线频谱资源的选择。基于博弈论,本文对认知无线电网络的动态频谱接入技术进行研究,主要工作有以下几个方面:一、论文在介绍了动态频谱接入技术的基础上,对外界网络环境的不确定性给系统性能带来的影响做出了分析,在模型构建时假设信道状态时刻变化,提出了一种基于不确定网络环境的动态频谱接入概率更新算法。二、为方便动态频谱接入的应用推广,论文在概率更新算法的基础上,进一步将系统模型进行扩展,不仅考虑外界网络环境对系统性能的影响,还将认知用户的状态信息纳入考虑范围,在此基础上引入反馈学习的思想,提出了一种基于用户状态信息的反馈学习算法。在该算法中,认知用户的位置信息和通信需求都会以一定的概率发生改变,认知用户通过对频谱资源的竞争结果和效用函数值的反馈学习,及时调整自身的信道选择概率和选择策略,最大化系统性能。本文使用MATLAB仿真工具对上述两种算法进行了仿真,仿真结果验证了两种算法的可行性。