移动通信的业务从以语音业务为主到多种业务并存的巨大变化，标志着移动通信在人们的工作生活中的角色越来越重要。随着用户对通信带宽以及QoS需求的日益提高，频谱资源已变得严重匮乏。在频谱利用状况不容乐观的情形下，如何改善频带使用情况，进行合理有效地分配资源，已成为移动通信研究的重点。基于认知无线电技术的OFDM系统的提出，为缓解频谱资源不足的情况、提高用户的满意度，带来了曙光。本论文基于已有的CR-OFDM系统及相关的系统资源分配的研究上，有针对性地进行了以下研究工作：首先，本文在考虑多用户的前提下，提出一种基于分组频谱分配算法的CR-OFDM系统模型，并对所提模型对应帧结构中的频谱感知、频谱聚合等核心技术进行了详细的功能设计。通过对不同用户频带资源需求的综合判断，并结合当前频谱空洞情况的判决结果，在避免对授权用户造成干扰的前提下，应用所提的分组频谱分配算法进行认知用户间的资源分配。同时对所提出的模型进行验证，结果显示该模型不仅可以合理地利用频谱空洞资源，而且其误码率及误包率，都更好地满足了用户的需求。其次，针对频谱资源的紧张化以及完全分布式网络要自行组织、自主搜寻，使系统资源开销加剧的情况，提出一种将认知无线电技术应用于有序分布式网络的模型，并且提出分布式小区的调度算法和相应的子载波分配方案。该策略不仅比较充分地利用子载波分集增益，可以提高系统容量，而且简单灵活，可以根据业务负载量来优先选择使用其他覆盖区的子载波。最后，多用户多业务的通信系统已成为未来发展的主旋律，本文针对此，提出一种适合多用户多业务的分组比例公平改进萤火虫资源分配优化算法。该算法通过考虑用户不同类型业务的性能参数，引入用户状态紧急因子，在保证用户间公平性前提下，进行分组比例公平调度。并在分组比例公平调度基础上，以最大化系统容量为优化目标，将改进萤火虫优化算法应用到系统的资源分配中。仿真分析表明，该算法在不影响授权用户通信的前提下可有效提高系统容量，保证用户间的比例公平性，并满足不同用户不同业务的QoS需求。