认知无线电网络作为一种革新的通信范例，通过动态频谱共享，有效提升了紧缺频谱资源的利用率。认知无线电网络中的认知用户通过与周边环境进行交互，自适应调节传输参数，以共享授权用户的空闲频谱。博弈论作为分析认知交互进程的一种有效的理论工具，在动态频谱共享研究中，尤其是频谱租赁研究领域处于至关重要的地位。　　针对OFDMA认知无线电网络，本文首先提出一种基于Stackelberg博弈的频谱定价和分配模型，为次基站控制次网络传输功率以保护主网络通信的场景，提供最优的频谱定价方案。模型从功率控制的角度，重新设计次用户的效用函数，运用Stackelberg博弈对单个主基站和多个次用户在频谱租赁市场中的交易行为进行建模。通过逆向归纳法进行求解，并将市场均衡下的频谱定价作为频谱租赁的最终解决方案，使得主基站能够在考虑主网络QoS降级的约束下获得最大收益;此外，对于主基站只能获取本地信息的情形，提出了基于动态Stackelberg博弈的分布式频谱定价和分配模型。仿真实验表明，基于Stackelberg博弈的频谱定价和分配模型，能够在控制次网络功率的基础上，提供最优频谱定价和频谱分配方案。　　为探讨OFDMA CRN中租用频谱对次网络通信需求的满足程度，研究功率控制基础上的功率分配问题，将面向通信需求的频谱定价、子载波和功率分配问题分解成一个两阶段模型。在模型的第一阶段，次基站基于收集到的次网络信道容量需求，向多个主基站购买频谱资源，主基站在满足主网络QoS约束条件下，以最大化自身收益为目的租售频谱。对于这个包含少量厂商和一个消费者的寡头市场，运用Bertrand博弈对其中的主、次基站交易行为进行建模，并将纳什均衡下的频谱定价作为主基站的定价方案;同时也给出了基于动态Bertrand博弈的分布式定价模型，通过证明，动态博弈模型最终能够收敛于纳什均衡;然而，均衡定价下的频谱租用量并不等于次网络频谱需求，对此，提出频谱需求调整调度算法，使得在最优定价下的频谱租用量恰好等于次网络的频谱需求。为了在模型第二阶段公平、高效地分配次基站租用到的频谱资源，基于纳什议价方案，将子载波集合和传输功率分配问题定义成一个非线性规划问题，在降低求解复杂度的同时，给出了每个次用户使用所有子载波的最优传输时间和传输功率。仿真实验表明，相对于最大公平度和最大传输速率频谱共享策略，模型能够公平、高效地满足每个次网络的通信需求。