认知无线电作为一种新型的智能通信技术，能够有效地缓解由无线通信业务量的不断增长，以及无线通信服务质量需求的不断提高，所带来的频谱资源越来越紧缺的现状。而资源分配是认知无线电频谱资源管理的一项关键技术。本文以最大化系统效益、有效提高频谱资源利用率为目标，研究基于OFDM系统的认知无线电在Overlay和Underlay两种模式下的资源分配问题。首先，在分析总结认知无线电研究现状、认知无线电技术和OFDM技术基本原理的基础上，针对经典迭代注水算法的实现复杂度较高的缺点，本文首次提出利用人工蜂群算法求解Overlay模式下的资源分配问题，将算法中的食物源位置与实际问题中待分配的功率相对应，进而得到一种基于人工蜂群算法的认知无线电功率分配算法。仿真结果表明该方法可以有效地改进现有功率分配方法间接寻优的局限，从而使功率分配问题更易于实现。其次，在上述研究基础上，进一步给出一种利用二进制人工蜂群算法对认知用户的发射功率和调制进制数进行联合优化的认知无线电资源分配方法，将算法中的可行解与发射功率和调制方式的二进制编码相对应，从而对该问题进行优化求解。仿真结果表明该方法可以有效地实现系统效益的最大化。最后，采用两步优化策略解决Underlay模式下的资源分配问题，即先提出一种体现用户间公平性的子载波分配机制，在完成认知用户子载波分配后，进而再给出一种低复杂度的封顶线性注水算法，用以求解该模式下的资源分配优化问题。仿真结果表明该资源分配方法不但保证了认知用户间的公平性，而且在很大程度上降低了算法复杂度。