正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术已经成为下一代移动通信的推荐技术,而认知无线电技术也作为提高频谱利用效率的一项重要技术也逐渐被人们所关注,成为新的研究热点。本论文在此背景下,对基于OFDM技术的认知无线电系统中资源分配技术进行了深入细致的研究。本论文阐述了下一代移动通信系统中的关键技术以及认知无线电的基本知识,并总结了基于OFDM的认知无线电系统的模型。论文针对基于OFDM技术的认知无线电系统的性能优化,提出了几种资源分配算法,并且对这几种算法进行了性能分析:1.提出了两种基于OFDM的认知无线电系统下行链路资源分配的功率优化算法——频谱空洞算法和保护半径算法。所提两种算法算法均可分为子载波分配算法和功率分配算法两部分。在子载波分配过程中按照“速率比例公平”的分配原则,保障每个用户都能满足一定的通信要求。认知无线电的功率分配算法可以通过动态感知确定不同载波的衰落特性,将子载波分配给衰落特性较好的用户,在满足一定速率条件下,使得CR基站总的发射功率大幅度降低。2.提出了一种认知无线电的系统容量优化算法——子载波功率联合分配算法。所提出的算法解决了在认知无线电系统中总的发射功率受限时,多用户的子载波和功率分配问题,本算法可以联合分配子载波和功率,使得子载波和功率分配达到最优的平衡点。本算法在满足总功率受限制的条件下,使得认知无线电系统总的传输速率得到优化。本论文所提出的几种算法都可以提高认知无线电系统的性能,有低复杂度、易于实现的特点,对于认知无线电资源分配技术在现实系统中的推广具有重要的意义。