认知无线电技术是一种有效改善频谱利用率的技术，OFDMA技术被认为是适合认知无线电系统的有效备选技术，二者的完美结合，可进一步有效的使用频谱。认知OFDMA网络的资源分配问题关系到授权网络用户的质量保证以及认知网络用户的性能，具有重要研究意义。据此本文研究了基于OFDMA的认知中继协助网络资源分配算法和认知Ad Hoc网络能效资源分配算法。在认知多用户中继网络系统场景下，针对时变信道完全DF中继两跳传输的差异性问题，采用纳什议价公平性准则效用函数，提出了联合用户传输模式选择、子载波配对、信道分配和功率分配的分层优化模型。利用拉格朗日对偶理论实现模型分层求解，在降低算法复杂度的同时提升了系统效用及吞吐量。仿真结果表明，相对于完全中继、直传网络和非载波配对的中继网络，所提算法在兼顾用户速率需求和公平性同时可使系统吞吐量获得较大提高。在认知多用户Ad Hoc网络系统场景下，针对单一频谱接入机制（Overlay或Underlay）并不能有效提高网络频谱利用率及用户的能量受限问题，考虑用户频谱需求构建能效资源分配模型。考虑到基于传统能效目标函数进行求解较为复杂，运用精确势力场博弈理论，构造势力函数和用户私有目标效用函数，并对授权用户干扰受限条件分解，提出一种联合信道选择和功率分配的精确势力场博弈算法，并对该算法进行均衡性分析和求解。此外，为降低算法实现的复杂度，提出相应次优信道选择策略和功率分配算法。仿真结果表明，所提的基于概率混合接入机制资源分配算法相对Overlay接入和Underlay接入算法可获得更优的能量效用。