认知无线电技术打破了目前频谱使用固定分配方案的局限性,允许次级用户自适应调整传输参数以利用空闲的频谱资源进行数据传输,大大提高了频谱利用率。得益于对海量通信数据的学习和推理能力,人工智能和机器学习方法能够动态地调整系统的传输协议,以适应复杂的通信和网络环境,代表了未来通信的发展方向。因此利用机器学习解决认知无线电中的问题成为了当下的研究热点。本文对强化学习在频谱感知以及频谱接入中的应用进行了深入的研究。论文的具体工作如下:（1）总结了认知无线电技术的发展历程以及研究现状,重点介绍了频谱感知以及频谱接入的关键技术。概述了强化学习基本模型以及原理,重点研究了Q-learning算法的适用条件、动作值函数的更新公式以及动作选择策略,为后文奠定了理论基础。（2）提出了一种基于DQN（Deep Q Network）的频谱感知算法,该算法将Q-learning算法应用到频谱感知中,考虑到状态空间的连续性,采用神经网络对动作值函数进行近似。同时已有研究表明用户对频谱的占用具有一定的连续性,因此将主用户对频谱的占用建模为泊松过程。为了平衡探索与利用,本文采用一种改进的ε-贪心策略。该贪心策略能够在训练的初期对动作空间进行充分的探索,在训练的中后期更快趋于仅利用。在仿真结果中,我们首先对比不同超参数下算法的性能以选择最佳的超参数,然后将所提算法与现有的其他频谱感知算法进行对比说明了所提算法能够获得更高检验概率。（3）由于存在不完美频谱感知的情况,以及存在多个次级用户进行频谱接入的情况。本文提出了一种基于多智能体强化学习的频谱接入算法,多个智能体之间采用集中控制的方式,动作空间采用联合定义的方式,动作值函数的更新公式与单场景下基本一致。考虑到各个智能体的动作会产生相互作用,我们提出了一种基于博弈论的动作选择策略。仿真结果表明,我们所提的算法能够自主选择空闲概率较高的信道。与已有算法相比,能够提高次级用户系统整体的信道容量同时对主用户系统产生较少的干扰。