随着移动通信产业的飞速发展,各种新型智能设备与移动互联网络业务的不断涌现,造成无线数据流量的急剧增加,对频谱资源的利用效率也提出了更高的要求。然而,在目前频谱固定分配的政策下,大部分频谱资源未能得到充分利用,造成日益增长的频谱需求与利用率低的矛盾愈加凸显,而认知无线电技术被认为是解决这个问题的有效手段,受到了国内外学者的广泛关注。此外,将波束成形技术与认知无线电相结合,不仅可以在提升频谱利用率的同时,而且还可带来有效对抗多径信道衰落,抑制用户间干扰,提高系统容量等好处,具有重要的研究价值。本文研究了星地融合认知网络中的波束成形技术,主要工作内容如下:1.针对星地融合认知网络,提出了基于信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)最大化的波束成形算法。以次级用户接收SNR最大化为目标,同时满足次级网络发射功率限制和对主用户干扰功率小于门限值的约束条件,针对不同的干扰功率约束,通过正交波束成形和KKT条件分别推导出发送端波束成形权矢量的闭合表达式。仿真结果表明,该算法在降低系统复杂度的同时能够满足实际通信需求。2.针对星地融合认知中继网络,提出了基于信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)最大化和基于干扰功率最小化两种准则下的波束成形算法。考虑采用放大转发(Amplify and Forward,AF)协议的认知中继网络作为次级网络跟卫星通信网作为主网络实现频谱共享的条件下,首先以次级用户接收SINR最大化为目标,同时满足次级网络发射功率限制和对主用户干扰小于门限值的约束条件,通过瑞利商设计中继端波束成形权矢量;然后以主用户受到的干扰为指标,同时满足次级用户的接收SINR大于门限值的约束条件,通过拉格朗日乘子法设计中继端波束成形权矢量。仿真结果表明,所提出的两种波束成形算法都能够保证主网络和次级网络在频谱共享的情况下正常工作,从而提高了频谱效率。3.针对存在多窃听者的星地融合认知网络,提出了基于物理层安全的波束成形算法。在次级网络存在多个窃听者的情况下,以次级网络安全速率为指标,设计发送端波束成形权矢量。首先通过构建零空间的方法,对复杂的原问题进行化简,再通过凸优化数学工具得到发送端波束成形权矢量。仿真结果表明,该算法在保证主网络通信质量的同时,能够最大化次级网络的安全速率。