为了解决有限频谱资源和高速率业务服务质量要求之间的矛盾，人们提出了正交频分复用（OFDM）和认知无线电（CR）的技术。正交频分复用是一种十分适合宽带无线系统的容量迫近技术，认知无线电是在特定干扰模型下的动态频谱接入技术，本文将两者相结合，研究了如下问题：首先，将认知无线网络与OFDM技术相结合。总结了其常见资源分配的问题类型和数值求解方法；在经典的0-1模型和干扰温度模型基础上，提出了改善型的认知OFDM子载波干扰受限模型。其次，研究了单认知用户最优功率分配问题。通过凸优化数学模型的公式推导，得到了最优功率分配的充分必要条件。通过等效噪声、干扰限制的定义，得到认知OFDM最优功率分配算法，分析它与传统注水法的异同；在分析其计算效率的基础上，运用可变搜索步长的方法改善优化过程，提出了一种次优高效分配算法；运用数值仿真的手段，研究了功率限制与子载波干扰限制的“三阶段”关系。最后，研究了多认知用户资源分配的问题。对于认知网络总容量的最大化，通过定义子载波联合功率变量，将非凸问题转化为凸优化问题，得到多用户注水的概念及子载波选择策略；对于认知用户的QoS保障问题，为各条认知链路指定加权因子，通过它对目标函数的效用影响来改善不同认知链路间的公平性；对于实时业务的支持问题，将认知网络划分为包含固定速率用户及可变速率用户的异构型网络，通过分而治之的思想将最优化问题划分为两个子问题，并提出了基于装箱理论的固定速率子载波选择策略，在满足固定速率用户需求的同时，按照权系数最大化可变速率用户容量。三种算法的有效性和计算效率都得到了数值仿真的完全验证。