随着信息技术与业务的飞速发展,在无线系统中开展多媒体多播业务已经成为通信系统发展的趋势。尽管传统多播与单播相比,在节约资源方面存在很多好处,但同一个多播组内用户信道条件可能差异较大,系统性能受限于最差用户的信道条件,这对多播系统性能的最终提升提出了严峻挑战。编码多播,在数据发送之前,对数据进行编码,编码后的数据具有质量可扩展性。接收端接收到的数据越多,解码恢复出的数据质量就越高。因此,编码多播性能不再受限于最差信道用户,基站可以根据用户信道条件的差异实现弹性多播。这为解决传统多播受限于最差信道条件用户的瓶颈提供了一种新思路。此外,为解决日益严重的频谱短缺问题,一方面,OFDM技术因其具有高频谱利用率的优势得到了广泛应用。另一方面,认知无线电技术可感知并发现频谱空洞,在不影响主用户正常通信的情况下,允许次用户利用频谱空洞,也有效提高了频谱利用率。本论文的研究将基于OFDM系统的多播资源分配进行展开。首先在OFDM技术和认知无线电技术的基础上,给出了认知OFDM系统,其次阐述了多播技术,并对传统OFDM系统中的多播资源分配进行了总结。其次,本论文研究了基于分簇的合作多播资源分配问题。在分簇阶段,将信道条件好的用户选为簇头,其他非簇头用户则挑选加入某一簇中。分簇完成后,进行数据传输。数据传输过程分为两阶段,第一阶段,基站向簇头发送数据,簇头接收到数据后在第二阶段将数据转发给簇内成员。最后,通过仿真表明,通过合作转发的方式,系统的整体性能较传统多播有很大的提升。本论文还研究了理想多描述编码多播的资源分配问题。对多描述编码多播资源分配问题进行建模,并提出了两步资源分配算法：在功率平均分配的前提下,进行子载波分配；根据子载波分配结果,结合凸优化理论,使用注水算法最大化系统容量。仿真结果表明,所提的算法性能优于传统多播。此外,尽管基于分簇的合作多播在簇头用户的发射功率较大时性能好于多描述编码多播,但是却是以消耗额外的功率作为代价。最后,考虑到在实际场景中,不同的多播组所要接收的数据不同：信道条件好的多播组可能需要接收的数据少,而信道条件差的多播组需要接收大量数据。因此,本论文将引入“饱和速率”,建立非理想信源场景下的编码多播资源分配模型,并提出一种低复杂度的基于对偶分解的资源分配算法,仿真结果表明,所提算法相比于传统多播性能上有很大提升,且更好地平衡了用户间的资源分配。