在无线电领域中,认知无线电技术的应用极大地减少了传统静态频谱分配的资源浪费,提高了频谱利用率,改善了整个通信系统的性能,在此基础上采用合理的策略优化信道通信性能是一个极具挑战性的课题。认知无线网络中的资源主要包括频谱带宽、发射功率、调制方式、频谱感知方法及感知时间等,这些资源的合理分配影响着整个无线网络的信道容量及系统Qo S(Quality of Service,服务质量),因此这些资源的优化分配成为提高通信性能的关键技术。认知OFDM网络系统是将OFDM(Orthogonal frequency-division multiplexing)技术应用于认知无线电中,这种多载波调制技术降低了各信道之间的相互干扰,提高了信号传输质量,其中的资源主要包括子载波和发射功率等,如何最优化地分配这些资源成为近年来的研究热点。基于此,本文主要研究在认知无线电的频谱共享接入模式下提高频谱利用率,以及对认知OFDM网络中的子载波和功率进行优化分配提高系统信号传输质量和通信性能。本文的主要工作如下:1.基于认知无线网络中合作用户的频谱共享模式,提出一种基于博弈论模型的免疫克隆优化算法。首先,选择潜博弈对频谱建立优化分配的模型,根据计算机网络中的TCP/IP协议中的三次握手机制,对频谱进行初步分配,经过有限次的博弈得到纳什均衡点。然后,使用免疫克隆算法优化该纳什均衡点,通过克隆、变异、选择等操作,寻找最优解。最终,本文算法提高了用户的SIR(Signal to Interference Ratio,信干比)及系统信道容量,得到了较好的信道分配性能。2.基于博弈论思想,利用完全信息动态博弈对认知OFDM中的子载波和功率分配问题进行建模,将每个子载波看作博弈的参与者,将所有用户看作每个博弈者的选择策略,考虑系统的总信道容量、功率约束及比例公平约束等条件,合理设置效益函数,最终通过有限次的博弈寻找最优解,增大了系统吞吐量。3.研究认知OFDM网络系统的下行链路子载波和功率的优化分配,提出一种基于免疫克隆选择算法的改进算法。本文选择两步式的分配方法:(1)将子载波分配给用户;(2)将功率分配给子载波。首先使用近似贪婪的比例公平初始化方法生成初始子载波种群,初步实现用户吞吐量分配的比例公平性。然后利用罚函数法将系统总的吞吐量、功率约束及比例公平约束条件等转化为评价函数对子载波和功率进行优化分配,寻找适应度最高的抗体,解码即为子载波和功率的最优分配方案。最终,系统的整体通信性能得到较大的提高,用户吞吐量比例公平性也接近理想。