随着移动互联网的迅速发展,各类无线应用已经成了人们日常生活的重要组成部分,人们对无线业务的时效性、便捷性的要求,也随着通信技术的发展而变得越来越高。然而,目前大部分已经分配给授权用户的频谱的利用率并不高,这使得本就稀少的频谱资源变得更为宝贵。与此同时,全球各地正面临着严峻的环境和能源问题,各个运营商所承受的能源成本也随着无线业务的推广而变得越来越大,因此“绿色通信”也成为了研究重点。OFDM良好的抗衰落性能使其成为目前通信系统的关键技术之一。同时,多播传输实现了一份系统资源服务于多个用户,这一特点不仅对提高频谱的利用率具有很大的作用,同时也节约了系统中的功率资源,因此多播技术在OFDM系统中得到了广泛的应用。随着无线通信系统越发庞大,如何合理的分配系统的功率和频谱资源来满足更多用户更高的体验需求,具有重要的研究意义。本文采用“比特／焦耳”机制来衡量系统的能量有效性,为了最大化系统的能效,本文分两部分研究了OFDM多播系统中的资源分配问题：首先在OFDM系统中引入认知合作中继技术,在合作协议中,认知用户作为授权用户(即主用户)的中继节点,采用自适应的转发技术来帮主用户转发数据,作为回报,认知用户获得了频谱的使用权并完成自身数据的传输。基于这样的协议建立系统优化模型,即在满足主用户最低传输速率和认知基站最大传输功率的约束条件下,最大化次网络的能量有效性。通过分式规划和子梯度法,本文提出了一个最优的功率和子载波分配算法。并对该算法进行仿真验证,仿真结果表明了本文所提的算法体现出较好的能量有效性,同时自适应的中继转发技术给系统带来了更多的性能增益。接着在OFDM系统中引入多描述编码多播模型和波束赋形技术,以最大化多播系统的能量有效性为目标,以基站最大功率为约束条件,建立数学模型。然后提出了一种两步优化方案,首先在已知功率和子载波分配的情况下,采用“向量片分”法计算出波束赋形向量,然后采用分式规划和对偶理论完成子载波和功率的分配。仿真结果显示了该两步优化方案有较好的能量有效性,同时在某些信道条件下可以获得较大的系统容量。