未来无线网络将面临两大难题：（一）中心控制的网络组织方式将不能满足大规模异构网络的复杂性以及灵活性的要求；（二）频谱稀缺已成为无线通信可持续发展的瓶颈。分布式网络具有快速部署、较高的稳定性、结构灵活等优势将逐渐成为未来通信组网的主流方式。用户将通过认知无线电中的动态频谱接入技术，提升频谱利用率。所以，认知无线电网络中分布式动态频谱接入一直是国内外专家学者研究的热点之一。本文针对大规模分布式认知网络的动态频谱接入问题，进行了如下研究：第一，本文把分布式系统的优化问题，抽象成分布式群体知行过程，并且在此基础上，针对大规模分布式网络的特点，运用了图型博弈进行群体真实关系的建模。从人工智能的角度设计了一种网络用户知行过程的基本结构。针对用户关系拓扑结构的任意性和复杂性带来的“维灾”问题，利用网络信息的非对称性，运用图论建立真实的博弈模型对求解纳什均衡进行有效的降维。第二，研究了分布式认知网络中基于合作图型博弈模型的动态频谱接入机制。模型中，用户通过局部社区的信息交换代替全局信息交换；借鉴无悔学习思想，以最小化个人后悔值代替最小化系统后悔值来求解纯策略纳什均衡点。证明了纯策略纳什均衡的存在性和算法的收敛性。该动态频谱接入算法减小了信息交换的范围和运算复杂度，满足通信中实时性的要求。与空间自适应算法和次梯度算法相比，仿真结果表明该算法能快速收敛到无冲突的纯策略纳什均衡，提高了系统容量和功率利用率，特别在资源匮乏时，优势明显。第三，针对分布式认知网络用户不愿意合作、也不能合作的问题，研究了在没有任何信息交换、也没有环境变化先验知识情况下的动态信道接入。用户采用Multi-Q学习，以p-CSMA方式接入信道，通过计算立即回报值来不断更新Q值表，最终获得长期优化策略。理论证明了此博弈模型存在纯策略纳什均衡，并且此纳什均衡是全局最优解。与随机学习算法和随机选择算法相比，仿真验证了Multi-Q学习能获得较高的系统容量以及在图型博弈模型中用户的效用主要由节点的度决定，而与用户数量无直接关系。