近年来,无线通信技术迅猛发展,同时,移动用户对于无线通信的要求也是越来越高,各种各样的无线业务正如雨后春笋般不断出现。因此,无线资源更显得尤为紧缺。认知无线电技术以及多播传输技术,作为缓解无线资源匮乏问题的关键技术,从不同的角度提高资源利用率,改善无线通信系统性能。随着无线资源的多维化、无线业务的种类的日益繁多以及其通信要求的迥异不同,无线资源管理的难度也越来越大。本文以改善通信质量为出发点,在现有技术的基础上,研究多播认知场景以及异构组网中的资源管理技术,并主要从以下几个方面入手：首先,以单小区为研究对象,建立了多播认知场景下的资源管理模型,并提出了一个两步优化算法来最大化该多播系统的容量。其中第一步采用遗传算法,在假设功率分配以及载波分配方案的前提下,通过遗传算法确定波束赋形向量和多播组的传输速率。第二步在确定多播组的传输速率和波束赋形向量的前提下,通过对偶理论和子梯度法,求解子载波和功率分配方案。最后通过仿真验证可以看出所提方案在提高频谱利用率和干扰管理方面表现出了较好的性能。其次,通过系统级仿真,研究了异构组网的资源管理优化问题。在仿真平台中,利用物理层检测的信道质量信息,在媒体控制层应用多种资源管理方案,通过集中式处理进行资源管理。仿真验证了DPS/DPB以及JT发射方案在资源利用率以及干扰协调等方面的优势,根据仿真结果,DPS/DPB以及JT方案在MCS等级分布、HARQ重传次数、接收载干比以及系统吞吐量上的提升,特别是对于小区边缘用户的通信性能的提升。本文以改善集中式无线通信系统的通信能力为目的,一方面提出了单小区条件下的多播认知资源管理方案,并仿真验证了该方案在系统吞吐量上的提升,另一方面通过系统级仿真,研究了异构组网下不同资源管理方案对通信系统性能的影响。研究结果对认知场景及异构组网中的资源管理具有一定的实践指导意义。