随着可再生能源的发展以及无线通信业务需求量的增大，由可再生能源供电的无线通信系统已经得到了越来越多的应用。可再生能源能量到达的不确定性和信道状态的时变特性，使基于能量收集的无线通信系统资源分配变得极富挑战性。本文对基于能量收集的正交频分多址接入(OFDMA)下行通信系统的功率和子载波联合分配问题进行研究。并采用可再生能源与稳定的电网协同供电，来保证系统持续不断的电量供给。以最大化系统长期资源利用率为目标，本文根据动态能量收集特性和信道状态时变特性将系统建立为多用户马尔科夫决策过程（MUMDP）模型。并提出基于MUMDP的在线学习方法，同时考虑能量状态和信道状态实时变化特性，动态地对功率和子载波进行联合分配，得到具有预见性的行为决策，实现系统长期功率利用率的最大化。通过进一步考虑用户间的公平性，本文提出基于公平性的资源分配机制。为了降低算法的复杂度，本文将功率和子载波联合分配问题分解为两个子问题分别对功率和子载波进行分配，并根据用户间速率的比例常数要求，采用改进的遗传算法和在线学习算法分别对子载波和功率进行分配，在保证用户间公平性的同时提高系统的吞吐量。