未来移动通信系统将面临移动用户数量多、无线传输服务需求多样化、服务质量高等要求,使得通信网络频谱资源紧缺问题突显,网络能耗激增。认知无线电网络通过智能化改变网络参数以适应当前无线网络环境,被认为是一种可以同时缓解频谱短缺和降低能耗的通信技术。鉴于网络的频谱效率与能量效率有赖于合理地资源分配,认知无线电网络资源分配问题一直是业界讨论的重点。随着移动通信系统的发展,未来无线通信网络结构趋于复杂化和异构化,包含多接入方式并存。然而,传统的认知无线电网络资源分配策略少有适用于多认知用户非正交复用同一授权频谱资源的场景或异构网络场景,且大都只着重考虑频效而忽略能效。因此,为应对移动通信系统的发展,针对多用户认知无线电网络研究合理的资源分配方案以提高频谱效率和能量效率具有重要意义。本论文研究多用户认知无线电网络资源分配问题,以提高网络整体频谱效率与能量效率为优化目标,讨论在不同网络结构和不同频谱共享方式下的认知无线电网络频谱分配策略以及功率分配策略。研究了下垫式多用户认知无线电网络资源分配问题,以减少同信道认知用户间干扰,保证同信道中各认知用户的传输公平性为优化目标,提出了同信道干扰减少的子信道分配算法和基于Perron Frobenius理论的功率分配算法。在交织式认知异构无线电网络,引入非正交多址接入技术,以认知网络层吞吐量最大化为目标,提出最优带宽分配算法,基于认知用户信道响应差异的子信道分配策略和最优功率分配策略。在下垫式异构认知无线电网络中,结合上行非正交多址接入技术,以认知网络吞吐量最大化为目标,提出基于跨层干扰控制的功率分配算法。基于上述研究内容,本论文主要贡献如下:1、提出了平均互信干噪比最小化认知用户信道分配算法和基于PerronFrobenius理论的公平的功率分配算法。在下垫式多用户认知无线电网络中,研究多认知用户与单授权用户复用同信道的资源分配策略,提出以最大化各信道中最差传输效用的认知用户为优化目标的资源优化问题。首先,比较各子信道中授权用户所受认知用户同信道干扰水平,选择其中受干扰最大的授权用户作为参考用户,以控制该参考用户干扰不超过最大门限值来保证各子信道中授权用户通信质量;然后,通过构建基于认知用户信道状态的加权干扰图来呈现网络中认知用户间的互干扰情况,将基于同信道干扰减弱的子信道分配问题转化为基于加权干扰图的非负加权最小化问题。为求解最小化非负加权,提出以聚类算法为启发的子信道分配算法,旨在将互信干噪比较小的用户接入同一授权信道以减少同信道中认知用户间互干扰。根据子信道分配结果,为提高同信道用户的传输公平性,给出了一种基于非线性Perron-Frobenius理论的最大化同信道中可靠性最差的认知用户传输效用的功率分配算法。仿真结果表明:随着参考用户干扰门限值增加,基于同信道干扰减弱的信道分配算法获得的最差认知用户的可正确接收概率始终优于随机信道分配算法所获得的;基于Perron-Frobenius理论的功率分配算法证明了其具有几何收敛性,并通过为同信道中不同认知用户提供不同功率,确保各认知用户的传输吞吐量相同,继而保证其效用公平。2、构建了基于下行功率域非正交多址技术下的两层交织式多用户认知异构网络模型,并针对构建的网络模型,将一个以认知小蜂窝网络层总吞吐量最大化为目标的资源分配问题阐述为一个混合非线性整数规划问题,并将其分解为带宽分配子问题、认知用户分簇子问题和功率分配子问题,分别提出了:1)最优带宽分配算法,通过推导以各认知小蜂窝接入带宽为优化变量的认知小蜂窝网络层最优总吞吐量表达式,得到获得最优平均吞吐量时的各认知小蜂窝所获得的最优带宽;2)基于信道响应差异的认知用户信道分配算法,通过建立下行认知用户非正交多址接入信道模型,分析其吞吐量表达式,发现将信道响应差异较大的认知用户非正交多址接入同一信道,理论上与信道响应差异较小的认知用户组合相比可以获得较高的吞吐量;3)最优功率分配算法,根据信道分配结果,应用卡罗需-库恩-塔克最优性条件,推导得到同信道中各认知用户的最优功率分配闭式集;应用凸函数差值规划算法,近似得到不同信道间的最优功率分配结果。仿真结果表明:所提出的带宽分配策略可以在已知授权信道占空比情况下,保证每个小蜂窝都能获得平等的传输机会,并在授权用户信道一定时,直观表示出小蜂窝网络层规模与各小蜂窝平均获得的最优带宽的关系。所提出的基于信道响应差异的信道分配算法被证明符合理论分析。提出的功率分配算法所得的认知小蜂窝的吞吐量优于平均功率分配算法和分数传输功率分配算法。此外,相比传统正交多址接入技术,应用非正交多址接入可以提高单个频谱资源上的认知用户连接数。3、构建基于上行功率域非正交多址接入下的下垫式两层多用户认知异构网络系统模型,针对构建的网络模型,提出一种基于跨层干扰控制和同信道叠加传输功率差值约束的优化功率分配算法,旨在最大化认知微蜂窝网络层的总吞吐量。针对授权网络层跨层干扰控制需求和上行功率域非正交多址接入的接收端解码需求,本论文提出了一种基于授权网络层干扰阈值和上行信道传输叠加信号功率差值约束的优化功率分配算法。基于给出的下垫式上行认知微蜂窝网络模型,提出了以认知微细胞网络层的总吞吐量为优化目标,并以授权网络层最大可承受干扰阈值、认知用户最大传输功率和最小上行功率域非正交多址接入下的叠加信号功率差值为约束的功率分配优化问题。针对提出的优化问题,应用拉格朗日对偶法和最优条件获得该问题功率分配算法闭式解,并通过次梯度下降法获得基于提出问题的最优功率分配下的认知微蜂窝网络层总吞吐量。仿真结果表明:本论文提出的针对基于非正交多址接入下的下垫式认知异构网络的上行信道场景所提出的资源分配算法,不仅能在控制认知微蜂窝网络层对授权网络层的跨层干扰的同时,应用非正交多址接入技术提高单个频谱资源的用户连接数,继而提高频谱复用率。此外,相比常用的分数传输功率分配算法,本论文提出的功率分配算法可以获得更高的吞吐量。