认知无线电技术是在软件定义无线电技术的基础之上，以提高频谱资源利用率为目标产生的新技术。同时，伴随着认知无线电技术和无线通信网络技术的发展，提高频谱资源利用率的目标得到了延伸和扩展。认知无线电的目标不再局限于对频谱资源利用率的提高，而是延展到对于无线电环境的探索以及人工智能技术在该方向的应用。
　　无线电环境地图是存储无线电环境信息多维表征的数据库，对无线通信网络有重要的支撑作用。认知引擎是一个集分析、处理、推理、决策、执行和学习功能为一体的组件，在其内部触发需要改变无线电资源配置的相应进程，并结合网络中对应接口执行配置，是无线电环境和终端设备之间的桥梁。无线电环境地图对认知引擎提供无线电环境感知支持。同时，两者的结合可实现完整的认知环路，并赋予无线电设备或无线通信网络智能。本文围绕如何构建精准的无线电环境地图、无线电环境地图同认知引擎的结合以及两者结合之后在无线通信网络中的应用展开，具体工作包括：
　　(1)在目前无线电环境地图国际研究新趋势下，优化传感器节点部署、改进插值方法以提高空间插值精度，是构造高精度无线电环境地图的两个主要方向。本文中在合理部署传感器节点的情况下，提出了一个基于超分辨率技术的无线电环境地图构造框架以提高无线电环境地图构建精度，该框架中包含克里金插值、字典学习和随机森林方法的应用。
　　(2)从无线电环境地图对于无线通信网络的支持角度出发，结合经典的认知引擎结构，完成了对基于无线电环境地图内嵌式认知引擎的模块化设计，并使用OPNET网络仿真软件实现所设计认知引擎中不同模块的功能。
　　(3)从路由协议对于无线通信网络的重要性出发，分析了传统的基于地理位置的路由方案，并设计了一种贪婪边界无状态路由同无线电环境地图相结合的路由方案，将其应用于所设计的认知引擎中。使用OPNET网络仿真软件对所设计的基于无线电环境地图的认知引擎对无线通信网络带来的收益进行测试和分析。验证了网络中在应用基于无线电环境地图的认知引擎组件下，对于网络所带来的吞吐量的提升，以及丢包率的降低效用。