认知无线电技术(Cognitive Radio, CR)是一种新的提高频谱利用率的技术，它可使没有频率使用许可的用户在对授权用户不产生影响的前提下，使用已分配的频段，从而提高频谱利用率。非连续正交频分复用(Non-contiguous-OFDM,NC-OFDM)技术是正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的延伸，它将数据的传输只建立在与频谱空洞相对应的非连续的子载波上，而将授权用户正在使用的频段所对应的子载波的功率置零，这样既充分利用了可用频谱资源，又避免了对授权用户产生有害干扰。因此，NC-OFDM技术为实现认知场景下频谱资源的有效控制提供了一个良好的平台。论文主要研究了认知NC-OFDM系统中的资源分配算法以及降低系统峰均比的改进的预留子载波算法。首先，针对传统的认知无线资源分配算法计算复杂的缺点，提出了一种基于案例推理的解决认知NC-OFDM系统中子载波和功率的分配问题的算法。该算法将基于案例推理的思想融合到子载波与功率分配过程中，利用粒子群优化进行案例修订，并将案例库中已经解决的历史问题的解决方案作为粒子群优化的初始种群，避免了其初始种群选择的盲目性，在保证一定的通信质量和频谱利用率的前提下大大降低了算法的复杂度。仿真结果表明，随着案例库经验的逐渐丰富，算法可迅速做出反应，收敛时间大大降低。其次，针对NC-OFDM系统中峰均比较高的缺点，在传统的预留子载波算法的基础上提出了一种改进的预留子载波算法。该算法不受子载波束限制，不需要传输边信息，并且在不影响系统误码率的同时，解决了系统PAPR(Peak-to-AveragePower Ratio)过高的问题。仿真结果表明，改进算法在抑制系统PAPR性能上有较大改善。