在传统的无线通信环境中，非授权用户无法对空闲的授权频段加以利用，这就导致了严重的频谱资源浪费，频谱资源的稀缺和利用率低下严重制约了无线通信业务的发展。认知无线电技术的出现为解决频谱资源利用低下问题提供了有效途径。认知无线电的核心思想是，通过采用动态的频谱分配方法，二级用户可以机会接入到空闲的频段进行通信，并以此来提高频谱的利用率。本文主要研究了认知无线网络的动态频谱分配算法，旨在不影响一级用户的前提下提高二级用户的接入性能。首先，针对当前大多数的研究仅仅局限于分析二级用户在授权信道中的接入性能，本文提出并建立了“无优先级的动态频谱分配模型”，综合考虑二级用户在一级信道和二级信道中的动态接入性能。运用排队论知识，本文从二级用户阻塞概率、需要频谱切换的概率、频谱切换成功的概率、掉线概率和吞吐量等5个性能指标对“无优先级的动态频谱分配模型”进行了具体的数学量化。仿真结果显示，在相同条件下，相对于以往的“无二级信道模型”，除了频谱切换成功的概率相当外，“无优先级的动态频谱分配模型”在二级用户阻塞概率、需要频谱切换的概率、掉线概率和吞吐量等四个指标上有较大的性能提升。因为本文同时考虑了二级用户在一级信道和二级信道的接入性能，故本文提出的模型更加全面。紧接着，考虑到频繁的信道切换会给二级用户带来较大的时延和系统开销，本文对“无优先级的动态频谱分配模型”加以改进，提出了“基于优先级的动态频谱分配模型”。其思想是让二级用户优先考虑接入到空闲的二级信道，在无空闲二级信道的情况下才考虑接入到空闲的一级信道。考虑到排队模型计算简单和复杂度低，本文首先用排队模型近似求解了基于优先级模型的三维稳定状态分布；然而，为了得出精确的性能指标，本文建立了马尔科夫链，结合MATLAB编程给出了求解三维马尔科夫链各稳定状态概率的方法，然后根据稳定状态概率求解二级用户各性能指标。最后，仿真结果表明，与“无优先级的动态频谱分配模型”比较，在不降低其它性能指标的前提下，“基于优先级的动态频谱分配模型”二级用户频谱切换概率大大下降，频谱切换性能得到较大提升。