从第一次使用到现在,无线通信经历了从传统的单一语音通话业务到现在移动互联网、车联网等多种业务齐头并进的巨大变化,可以预见的是,在不久的将来还会出现更多类型的无线通信业务。随着无线通信业务的更迭变化,它们对通信带宽和通信服务质量的要求越来越高,但是作为其支撑的频谱资源是有限的和不可再生的,这就使得频谱带宽资源的短缺和巨大的通信需求量之间的矛盾激化开来。在这种形势下,现有频谱资源如何高效使用成为研究的重点。而认知无线电概念和研究的提出,为缓解和解决频谱资源的利用问题提供了一个新方向。本文基于已有的OFDM认知无线电系统开展研究,进行了以下工作:(1)在非实时业务中考虑比例速率约束时的资源分配问题在考虑多认知用户和单独授权用户前提下,提出考虑认知用户传输速率比例公平性的OFDM认知无线电模型,目的是在认知用户总发射功率约束和授权用户干扰温度限制条件下优化功率分配方法以最大化认知用户总数据传输速率,使用的速率比例约束是用来确保每个认知用户可以实现传输机会公平性。针对功率分配过程中的非凸优化问题,在不引入辅助变量的情况下将其转换为凸优化问题;为了减轻信息交换和计算复杂度的负担,把授权用户干扰温度约束解耦为平均干扰约束;运用拉格朗日乘数法解决最优传输功率的数学计算问题。通过数值仿真实验和分析发现,该算法不仅提高了每个认知用户的速率公平性,还能够对授权用户的通信服务质量提供保障。(2)在实时业务中考虑最低保护速率约束时的资源分配问题在考虑实时无线通信业务的数据传输问题时,以最大化系统用户的吞吐量为目标函数,通过运用认知用户总发射功率约束和授权用户干扰阈值约束,同时采用认知用户最低保护速率约束来保障实时无线通信业务的服务质量。根据构建的OFDM认知无线电模型,在此基础上采用凸优化理论获得最优功率分配算法。最后对提出的算法进行性能仿真,其结果表明,采用的最低保护速率约束能够保证实时业务数据传输的持续性和稳定性要求。另外通过与非实时业务进行对比,发现将两种方法结合应用会提高频谱的利用率和节省资源。