认知无线网络可以有效解决频谱资源紧缺问题。本文在深入学习认知无线网络的基础上,重点研究了基于图论频谱分配算法,并取得了一定的创新性成果。分组分配算法是基于图论的一种经典频谱分配算法。它较一般的频谱分配算法有消耗时间短的优势。但其并没有考虑用户需求,使得用户获得的频谱数目与所需的频谱数目不匹配,浪费原本就稀缺的频谱资源。本文考虑用户需求,对分组算法进行改进,将可用信道按照用户分组和频率两种方式,分成多个小组,同时进行着色。每个小组完成一次着色,将各个用户所获得的信道数目汇总到中心控制结点。当用户需求得到满足后,中心控制结点通知各个小组停止向该用户分配任何频段。仿真结果表明,认知无线网络分配算法在时间消耗上虽然比传统的并行算法耗时长一些,但是频谱利用率和用户满意度得到了有效地改善。局部议价法是一种颜色敏感图论着色(CSGC)算法,但是其并没有考虑用户需求。本文考虑用户需求并利用二叉排序树对局部议价法进行改进。将频段的搜索结果转换成二叉排序树存储,当再次搜索频段时,只将变化了频谱在已经构建的二叉树上进行插入或者删除,能够进一步缩短时间消耗。考虑用户需求之后,当某个用户在频谱分配过程中,如果其需求得到满足,则停止对其分配频谱。使其不再参与频谱分配,不仅避免了分配超过其需求带宽所耗用的时间也避免了该用户再次将多余频谱贡献给其他用户使用的二次时间开销。另外也提高了公平性,让更多的用户参与到频谱分配中来。仿真结果表明,在频谱池中,空闲信道变化不频繁的情况下,改进算法能够有效的节约算法整体所耗用时间。本文最后进行了全面的总结,并且针对算法的不足对认知无线网络的频谱分配相关算法进行了展望。