随着无线通信技术的高速发展，无线通信业务变的复杂多样，人们对无线频谱资源的需求迅速膨胀，从而导致频谱资源的日益缺乏。认知无线电（Cognitive radio, CR）作为一种更加智能化频谱共享技术，通过使非授权用户机会式地接入空闲频谱从而提高频谱的利用率。认知无线电系统利用其感知机制探索周围的无线通信环境，检测未被占用的频段，根据决策算法，实时自适应地改变系统的工作参数（如功率、调制方式、传输速率等）以有效地利用频谱资源。正交频分复用（OFDM）技术可以灵活的配置子载波，OFDM动态资源分配技术能够根据瞬时的信道状态信息来调整子载波和功率的分配，从而能够进一步提高频谱利用效率，提升系统性能。在频率选择性无线衰落信道中，认知无线电技术和OFDM动态资源分配技术的结合能够充分发挥二者的优点，因此越来越受到人们的广泛关注与深入研究。对认知用户进行资源分配的一个重要前期任务是能够可靠地检测出可用的空闲频谱。认知无线电系统通常采用感知机制来检测主用户是否存在于当前载波。然而，由于多路径损耗、衰减和认知用户的干扰使得准确感知主用户的任务变得非常艰难。因此，感知不是完全可靠的，总会由于主用户发射机与认知无线电系统的感知器之间的信道条件产生一些检测错误。错误检测概率会增加系统对主用户产生的干扰，而虚警概率将会限制系统的吞吐量。传统的认知无线电系统资源分配方案已经取得了较好的研究成果，能够在保证认知用户总功率约束和主用户干扰容限约束的同时，达到较高的总容量。而在实际的认知无线电系统中，频谱感知并不是理想的，所以在进行资源分配时应该考虑不理想的频谱感知带来的影响。本文主要针对非理想频谱感知情况下的基于OFDM技术的多用户认知无线电系统资源分配问题进行研究。论文首先对频谱感知理论进行了分析，并且计算出非理想频谱感知情况下，通过系统中主用户在各个子载波的活动概率以及感知系统的虚警概率和错误检测概率得到认知用户对主用户产生的干扰。然后将此干扰作为优化条件，提出了一种在满足认知用户对每个主用户各自的干扰约束、认知用户的总功率约束和认知用户的比例速率要求的同时使系统的总容量达到最大化的资源分配算法。此外为了降低算法的运算复杂度，将资源分配分为子载波分配和功率分配两步来实现。最后利用MATLAB语言对该算法进行了计算机数字仿真，结果表明，该算法在考虑感知错误的情况下对主用户产生的实际干扰比不考虑感知错误时对主用户产生的实际干扰低。此时系统得到的总容量相对于理想感知情况下系统得到的总容量基本不变。与传统的多用户OFDM认知系统的动态资源分配技术相比，本文算法是在考虑更加贴近实际的认知无线电资源分配时的一种有价值的尝试。