近年来,随着通信技术的迅猛发展,固定频谱分配方式造成了频谱资源的短缺,许多宝贵的无线频谱资源经常空闲着,无法得到合理的利用,由此认知无线电技术成为了研究的重点。其基本思想是未被授权的用户不断对周围环境进行感知,找机会接入空闲的授权频谱进行通信,达到提高频谱利用率的目的。因此,在认知无线电中,如何分配和管理这些空闲的无线频谱,对提升系统的整体性能有着关键性的作用。寻找一个好的频谱资源分配算法成为了研究的主要方面,其应当能够在确保用户可靠通信需求的前提下,提高系统总容量。本文介绍了认知无线电的概念,深入分析了认知无线电系统中的频谱分配技术,包括频谱分配技术、模型以及最优化理论。研究了多用户OFDM系统中的经典资源分配准则及算法,进一步研究了OFDM认知无线电系统中的资源分配模型及一些经典算法,并仿真了现有几种分配算法来比较其优劣。本文在深入研究现有算法的基础上,提出了一种基于OFDM认知系统的动态资源分配算法。该算法从最大化次用户的总传输比特速率出发,在次用户总的发送功率限制和主用户的干扰门限限制下,基于构建的新的代价函数,运用改进的匈牙利算法进行子信道分配,然后根据次用户的需求,进行自适应比特和功率分配。仿真结果表明,该算法可以有效利用不同主用户频带间的频谱空穴,使次用户系统的吞吐量最大,同时保证各个主用户受到的干扰总量低于各自的干扰门限。在多个主用户和多个次用户的场景下,提出了一种基于QoS的动态资源分配算法。通过对次用户实时业务队列状态的分析,将实时业务的QoS需求转换为速率需求,构建了该算法的优化模型。在次用户总的发送功率和主用户的干扰门限限制下,根据次用户的需求比例,对实时业务进行自适应比特和功率分配,直到满足其速率要求,最后为非实时业务分配剩余的资源。仿真结果表明,该算法可以在满足实时业务QoS需求下,最大化次用户系统容量,同时保证主用户所受干扰的限制以及次用户发送功率的限制。