随着无线通信技术的飞速发展,频谱资源的需求急剧增长。然而,当前固定的频谱分配方式严重制约了无线通信和服务应用的持续发展。认知无线电(Cognitive Radio,CR)作为无线通信领域的一项革命性技术,在保证主用户服务质量的前提下,允许认知用户以机会方式接入空闲频谱,从而在本质上提高频谱资源的利用率。其中,频谱分配是CR的一项关键技术,它是实现CR的重要环节。而正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术灵活的选频方案,为实现CR系统提供了良好的平台。因此,研究基于OFDM的认知无线电(OFDM-based Cognitive Radio,CR-OFDM)系统频谱资源分配算法具有重要意义。本文主要工作如下:(1)阐述了频谱分配的研究背景和意义,总结了国内外研究现状,介绍了频谱资源分配技术的基础知识。(2)针对CR-OFDM系统中多用户的频谱资源分配问题,提出了一种联合子载波和功率分配方法。该算法利用两步分法将联合子载波和功率分配优化问题分解为两个独立的子问题:子载波分配和功率分配。即首先对子载波进行分配,为保证各认知用户的容量需求,在子载波分配过程中引入公平性比例因子为认知用户分配子载波资源。然后在此基础之上,结合认知用户的发射功率需求,对每个认知用户所分配到的子载波增加功率下限约束,并采用阶梯算法求解功率分配优化问题,完成子载波的功率分配。仿真结果表明,所提算法不仅能保证认知用户间容量分配的公平性而且能够保障各个认知用户的服务质量。此外,算法具有较低的复杂度,更有利于实际应用。(3)针对CR-OFDM系统中多目标的频谱资源分配问题,提出了一种基于粒子群的频谱资源分配算法。首先,联合最大化认知系统的吞吐量和最小化其发射功率为目标构建了一个多目标优化问题。然后,利用线性加权法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,结合粒子群算法高效快速的搜索能力对优化问题进行求解,为认知用户占用的子载波分配频谱资源。该算法在选取粒子的全局极值和个体极值时,通过对位置矢量进行变异避免了算法陷入局部最优并实现了频谱资源联合分配的寻优过程。仿真结果表明,所提算法具有很好的灵活性和适用性,易于扩展到实际通信系统中。