针对超密集网小区同频部署中产生的区间干扰问题，提出基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制方案。首先，建立基于Stackelberg博弈的非统一定价功率控制模型，并通过该模型求解出基于价格的最优发射功率，此发射功率是关于干扰价格的函数；接着通过引入拉格朗日函数求解出相应基站的最优干扰价格，由控制器把干扰价格发送给相应的基站，并由基站调整自己的发射功率值去减弱对当前用户的干扰。仿真结果表明，与基于Stackelberg博弈的统一定价功率控制方案相比，所提方案在系统平均中断概率上平均下降了3个百分点。与基于基站权重的功率控制方案相比，在基站数量低于105时，所提方案在平均中断概率平均上上升了1.4个百分点；而当基站数超过105时，所提方案在平均中断概率上平均下降了1.6个百分点。此外，与这两个方案相比，所提方案在系统平均吞吐量上分别提升了12个百分点和10.5个百分点；在系统平均频谱效率上分别提升了9个百分点和8.5个百分点；在系统平均功率效率上分别提升了13个百分点和12个百分点。实验结果表明所提方案能够在部署更多基站情况下更好地提高蜂窝系统的性能。

为了在认知无线电系统中提高频谱的利用率，减少切换次数，提出一种针对信道状态剩余时长的混沌神经网络预测机制，利用混沌预测对信道剩余时长进行分析并作出预测。仿真结果显示，预测精度可以达到90%以上，从而验证了此预测机制的有效性。

对最新的图着色论频谱分配算法进行了分析，针对认知用户需求未得到满足的缺点，提出用户满意度，根据它来设置频谱分配优先级函数，对需求满足情况较差的用户优先进行分配，得到一种基于用户需求的图着色论频谱分配算法。仿真结果表明，提出的算法能增加系统信道效益，更好地满足多个用户的信道需求，提高了频谱利用率。