频谱接入是无线认知网络研究的核心问题，通过认知用户对授权频谱的接入共享来实现频谱利用率的提高，从而满足越来越多无线应用的频谱资源需求，缓解频谱资源缺乏和已授权频谱利用率低下的矛盾。本文围绕频谱接入的高效资源利用，分别以频谱传输有效性、信道成功传输概率、频谱空间复用度和用户需求匹配度等目标展开研究，主要工作和创新成果包括：针对无线认知网络数据量不大、节点存储和运算能力有限、频谱资源可用性快速变化的特点，本文分析无线认知网络中有效信息查询问题后，提出了快速查询动态数据的极大点分区查询算法MP-DRQ (Maximum Point-Different RegionQuery)，达到了提高数据传输有效性和频谱利用率的目的。该算法的主要思想是：提出“当前极大点”概念，以当前极大点为依据将信道空间划分为控制区域、被控区域和自由区域，对动态信道数据进行分区域查询处理。实验表明，与BNL和D&C算法相比，MP-DRQ可以大量减少查询运算量。针对无先验知识条件下的频谱分配问题，本文在分析历史信息对频谱分配所产生影响的基础上，提出了基于信息素的频谱分配算法PSA (Pheromone basedSpectrum Allocation)，达到了提高成功传输概率、优化频谱使用的目标。该方法借鉴蚁群优化理论中的信息素概念，将频谱分配中携带具有时效特性的成功传输概率的广播信息看作“信息素”，通过“信息素”的更新不断调整频谱分配方案，持续这种渐进迭代过程，直到收敛到一个满足网络总的成功传输概率需求的频谱分配方案。实验表明，该算法比其他常用算法，如随机选择策略、固定选择策略和贪婪选择策略，在提高成功传输概率方面体现了较大的性能优势。针对如何让更多用户共享转发交易中频谱资源的问题，本文在分析转发交易模式下频谱奖励共享问题的基础上，提出了转发交易模式下频谱共享策略SSS-RT(Spectrum Sharing Strategy for Relay Trading)。该算法以最大化频谱空间复用度为目标，以设置满足最小传输速率的发射功率为技术途径，组建合作共享群，定义贡献度衡量各成员的转发贡献和共享资格。此外求解能满足最小数据传输速率的功率上下界，并借鉴迭代注水思想，采用多轮功率设置和调整，使得满足最小传输速率的用户数最多。实验表明，采用SSS-RT的转发交易模式可以大幅提高频谱空间复用度。针对多重服务属性约束下的频谱交易问题，本文在分析频谱多重属性对频谱交易影响的基础上，以优先级约束下最大二分匹配为目标，提出了面向异构服务的频谱交易算法HSO-ST(Heterogeneous Service Oriented Spectrum Trading)。首先对服务员的频谱服务属性进行具体定义，再根据频谱供应集合建立频谱交易的服务空间；然后基于频谱需求与服务空间以及频谱供应与服务空间的对应关系，按照属性匹配度分级匹配，建立供需关系对应的二分图，并根据HSO-ST算法实现最大二分匹配。实验表明， HSO-ST算法比其他频谱交易方案提高了认知用户的需求匹配率。