无线通信技术飞速发展的今天,人们对无线通信网络的数据传输要求也随之增加,无线频谱的稀缺性便成了限制无线通信业务可持续发展的瓶颈。认知无线电(Cognitive Radio)技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新技术。认知无线电是无线通信领域的一项革命性技术,无线用户利用该技术可以智能地感知周围环境,搜索可用频谱资源,然后进行动态频谱接入,接入后智能的进行资源分配,从而提高通信系统的容量和频谱利用率。本文将认知无线电与正交频分复用(OFDM)相结合,以有效提高认知用户频谱使用效率,增加认知用户利用授权用户频谱资源的可能性。在认知无线网络中支持不同QoS需求的用户通信的关键问题是最优化系统资源,该问题涉及如何智能地利用现有网络资源,同时满足不同通信服务的QoS需求。本文着重讨论认知OFDM网络中多用户多种资源的优化配置。首先,本文回顾了认知无线电技术背景和发展现状,并介绍了认知OFDM网络频谱分配原则、分配方式以及常见的资源分配模型,重点介绍了干扰温度模型以及认知OFDM自适应分配模型,为本文研究提供了理论依据。其次,在RA和MA两种准则下研究了认知OFDM网络中单用户资源分配。单用户的资源分配只涉及功率和比特的分配,不需要子载波的分配。在介绍了传统的功率和比特分配算法的基础上,文章提出了改进的算法。仿真结果证明改进算法获得了最优的分配性能,同时也减小了计算复杂度。再次,在RA和MA两种准则下研究了认知OFDM网络中多用户资源分配问题。多用户资源分配较为复杂,需要子载波与功率和比特的联合分配才能获得最优解。基于传统的分配方法,文章提出了相应的改进联合分配算法。仿真结果表明改进的联合分配算法较传统算法获得了很好的分配性能,复杂度大大降低。最后,我们介绍了一种新的多媒体混合认知OFDM网络。根据不同用户的不同QoS需求将用户分为DS (Delay-sensitive)用户和DT (Delay-tolerant)用户。合并了RA和MA准则建立了混合资源分配数学模型,在建立的数学模型基础上,我们提出了改进的资源分配算法。仿真结果表明,改进的联合分配算法在信道容量和服务中断概率上比FSA-WF和FSAP-WF算法的性能有了大幅度提高。