认知无线电能够实现次用户与主用户的频谱资源共享,提高频谱利用率,是解决无线频谱资源紧缺问题的一项新技术。在认知无线电网络中,由于次用户位置的不同以及机会频谱接入特性,资源不平衡问题比传统无线网络更加严峻。协作中继利用中继节点分别与收发双方的公共可用信道将二者连接起来,可以有效解决认知网络中的资源不平衡问题。由于协作中继的引入,功率和频谱等资源的分配成为亟待解决的关键问题。本文主要研究了以下两个问题：首先,研究了次用户通信链路上的功率控制和分配问题。在保证主用户系统QOS的前提下,以最大化链路吞吐量为目标,提出了两种方法：参数辅助功率分配和联合功率分配。前者是借助一个参数首先在直接链路和中继链路之间分配功率,再用迭代注水法在链路内部的子信道之间分配；后者利用联合注水法在中继链路与直接链路上同时、联合进行功率分配。仿真结果表明,两种方法都能够有效地分配功率,提高资源利用率。联合功率分配法相对复杂,但性能更好,而且更加稳定。其次,研究了集中式认知无线电网络中的中继选择和信道分配问题。基于网络最大流理论提出了两种启发式算法：并行算法和贪婪算法,并分析了算法复杂度。仿真表明,两种算法都能够有效地分配资源,提高频谱利用率,改善网络吞吐量。并行算法可以得到最优解,但其复杂度随信道公用程度的上升增长迅速。贪婪算法不一定能得到最优解,但其复杂度较低,并且信道公用程度高时接近最优解。