随着无线通信业务的不断发展与广泛应用,无线频谱资源的利用变得日趋紧张。如何提高频谱利用率成为当前研究无线通信的重要课题。认知无线电技术被普遍认为是解决当前频谱短缺问题的一种革命性技术。在基于认知无线电的网络系统中,认知用户可以智能地感知周围的频谱环境,实时调整系统的传输参数,检测未被授权用户占用的频谱资源;在避免对授权用户造成有害干扰的同时,应用动态资源分配技术,最优化系统性能,提高频谱利用率。本文以基于OFDM的认知无线电系统为研究对象,着重研究适用于认知OFDM系统的无线资源(子载波、功率)分配技术。研究内容包括:(1).根据系统的优化目标,研究非授权系统的子载波分配算法;(2).根据子载波分配算法的性能指标和系统干扰门限,研究非授权系统的功率分配算法。由于子载波和功率的联合分配是一个多维最优化问题,复杂度较高。本文从实际应用的角度考虑,将认知用户系统的资源分配过程分两步完成。基于不同的优化目标,包括用户间公平性、容量最大化以及干扰最小化等,本文首先提出了4种不同的子载波分配算法,通过仿真分析确定了适合本系统的子载波分配算法;其次,在认知OFDM系统中,由于认知系统发射功率和主系统干扰受限,以最大化认知用户容量为目标的最优功率分配算法复杂度太高。本文在深入探讨线性注水算法的前提下,提出了基于线性注水机制的改进功率分配算法。改进算法可以通过线性计算快速确定不需分配功率的子载波,将功率分配过程中的非线性计算转换为线性计算,从根本上降低了算法复杂度。仿真结果表明,改进算法下非授权用户的容量非常接近最优算法,但是其复杂度却远远低于最优算法。