当前固定的频谱分配政策使得无线频谱资源不能得到充分利用。认知无线电(CR)能够通过频谱感知伺机利用空闲的频谱资源,成为近几年来无线通信领域的研究热点。正交频分复用(OFDM)具有高频谱利用率、高传输速率、抗频率选择性衰落等优点,已经成为未来移动通信系统物理层重要技术之一,而基于OFDM技术的CR系统具有灵活地为多用户分配子载波和功率的能力。在认知OFDM系统中,认知用户快速高效地感知频谱空穴直接影响到频谱利用率的提高和资源分配配的有效性,而基于压缩感知(CS)理论的宽带频谱感知技术克服了窄带频谱感知不能满足认知用户业务对于频谱需求的缺点,并突破了传统奈奎斯特(Nyquist)采样定理对于采样速率的限定,具有户阔的应用前景。论文主要研究了认知OFDM系统中基于CS理论的多用户协作宽带频谱感知技术,在此基础上,论文重点研究了认知OFDM系统中子载波功率联合分配与优化方法。具体研究工作如下：论文第一章介绍了研究背景及研究意义。介绍了认知OFDM系统及其关键技术、CS理论和基于CS的认知无线电宽带频谱感知研究现状,以及认知OFDM多用户多资源联合分配和基于速率自适应准则的子载波功率联合分配的研究现状。同时,该章给出了论文主要工作和结构安排。论文第二章介绍了认知OFDM系统,对OFDM系统基本原理、IFFT/FFT实现以及OFDM保护间隔与循环前缀分别进行了阐述。介绍了认知OFDM系统模型,给出了基于OFDM调制的认知无线电系统及其收发机框架,同时给出了认知OFDM系统中的多用户资源分配模型。论文第三章研究了基于OFDM的认知无线电协作宽带频谱感知方法。介绍了分布式压缩感知(DCS),并给出了两种联合稀疏模型JSM-1、JSM-2。在传统单/多认知用户频谱感知策略基础上,提出了两种基于DCS的分布式多用户协作频谱感知改进算法。针对单认知用户频谱检测不可靠、多认知用户协作频谱感知复杂度偏高的问题,提出了一种复杂度低且可靠的频谱感知改进算法。其次,针对认知用户接收端信号稀疏度未知的情况,提出了一种基于稀疏度匹配追踪的分布式多用户协作宽带频谱感知改进方法,并进行了仿真与性能分析。两种方法均在保证一定频谱检测性能的条件下减小了算法运算量,从而提高了宽带频谱检测的实时性,为后续认知OFDM系统中多资源分配研究奠定了一定的基础。论文第四章研究了认知OFDM系统中多用户子载波功率联合优化分配方法。基于速率自适应(RA)准则,论文提出了两种认知OFDM多用户子载波功率联合优化分配方法。为了避免子载波分配过程中等功率分配所产生的认知链路容量下降问题,提出了在发射功率受限条件下基于信道容量的认知OFDM子载波功率分配改进算法。该算法不仅获得了较大的系统容量,而且迭代次数减少,算法复杂度明显下降。其次,针对认知OFDM系统中不同子信道链路容量和认知用户速率公平比例的不同,提出了一种系统容量和速率公平比例可调的子载波功率分配算法,该算法通过选择最佳的速率公平控制参数,在协调各认知用户间公平性的同时可以得到近似于最大化的系统容量。论文第五章为全文总结与工作展望。论文对多用户认知OFDM系统中宽带协作频谱感知与子载波功率联合分配问题进行了初步研究,研究成果对于后续工作的开展有重要的启发意义。