网络资源的稀缺限制了现代无线网络的快速发展，由Mitola提出的认知无线电技术[1]可以一定程度上实现对频带、时隙等网络资源的有效利用，从而为各类通信业务提供更高的服务质量保障。考虑当认知用户检测和学习周围网络信息的实时性和准确性都不高的情况，本文从更贴近实际物理场景的认知无线网络出发，研究认知无线网络的智能终端设备与授权主网络用户之间的频谱共享技术，并给出了两个存在问题的解决方案。首先，本文将介绍不完全信息下认知无线网络场景中多个认知终端设备在系统中共享频谱资源的传输方案及系统的资源分配方案。基于认知无线网络中用户通信仍不确定的特点，本部分内容主要研究了当认知用户不能获取整个认知网络信息时的资源共享方案，且本方案以Bayesian均衡作为频谱共享方案的最终均衡结果。同时，本部分也给出了授权主网络空闲频谱资源不能满足认知无线网络的总通信需求时，即共享带宽有约束条件下分布式资源共享问题的解决方案。其次，本文将从授权主网络用户的角度发掘单边不完全信息下的网络资源定价方案，本方案目的在于激励两个网络达成一致资源共享协议。基于单边不完全信息序列讨价还价模型，本文分析授权主网络不能完全获取认知无线网络配置信息时，其通过估计认知无线网络系统的实际传输效益，最后完成一致性的频谱资源定价方案。不仅如此，本文也依据现代网络认知终端传输多样化数据类型信息的特点，基于“用户满意度”[22]，并在保证竞争公平的情况下，以提升整个网络系统的用户满意度为目的，给出认知无线网络中集中式频谱资源分配方案。最后，在分析研究认知无线网络资源调度方案基础，本文给出了未来认知无线网络资源分配模型的发展趋势，以及其重要的研究方向。