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无线频谱的紧缺是限制无线通信与服务应用持续发展的瓶颈。认知无线电(Cognitive Radio)技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新方法。认知无线电技术是无线移动通信领域的一种革命性技术,无线用户利用该技术可以智能地感知周围环境,搜索可用频谱资源,并进行动态的频谱接入,从而提高通信系统的容量和频谱利用率。本文将认知无线电与正交频分复用(OFDM)相结合,有效地提高了认知用户频谱使用效率,增加了认知用户利用授权频谱资源的可能性。首先,本文回顾了认知无线电技术背景和发展现状,并介绍了认知无线电的频谱分配原则、分配方式以及常见的几种分配模型,重点介绍了干扰温度模型以及OFDM自适应分配模型,为本文研究提供了理论依据。其次,针对基于OFDM的认知无线电频谱感知作了研究,通过建立系统感知模型,得到虚警概率、检测概率和误检概率。仿真表明:增加感知符号数可以提高认知无线电的检测概率,但同时也会减小数据传输时间,因此需要根据信道效率选择最佳的感知符号数。再次,根据系统的检测概率,基于干扰温度模型对单认知用户频谱分配算法作了研究。对拉格朗日最优分配算法、贪婪算法进行了研究并对贪婪算法进行了改进。仿真表明:拉格朗日最优分配算法信道容量最大,但是计算复杂并且分配的比特是分数;贪婪算法减小了计算量,能够保证子载波分配的比特是整数;改进的算法可以设置每个子载波分配的比特上限,并且进一步减小了计算量。最后,在单用户分配的基础上,研究了多用户频谱分配算法。对拉格朗日松弛算法作了研究并给出一种基于比例公平的改进算法。仿真表明:本文的两种算法由于采用了OFDM的自适应分配策略,因此要优于OFDM的固定频谱分配方案。当用户数目达到40时,拉格朗日松弛算法信道总容量比固定频谱分配方案有250比特的性能提升。改进算法针对认知用户频谱资源分配不均衡的问题,采用“两部分法”并且引入比例分配因子,仿真显示,改进算法最小用户信道容量较拉格朗日松弛算法以及固定频谱分配方案有了一定的提高。