频谱共享认知无线电网络是一种主用户和次用户共存的网络,相比于传统的无线通信网络,频谱共享认知无线电网络具有更高的频谱效率,近年来得到了越来越广泛的应用。随着下一代无线通信技术的大力发展,在电池技术缓慢发展的情况下,如何提高网络能效具有重要意义。在多载波调制技术中,滤波器组多载波技术具有对载波频偏不敏感和高频谱效率高能效的优势,被作为下一代无线通信网络的关键技术之一。因此本文着眼于能效优化,面向频谱共享的认知无线电网络,考虑基于滤波器组多载波调制技术的资源分配问题,分别对功率分配问题和子载波分配问题进行了研究。首先考虑多用户频谱共享的认知无线电网络中的功率分配问题,本文提出一种抑制干扰的功率分配算法。引入跨层干扰限制来保护网络中的主用户免受过多的干扰。建立虚拟队列,并以该队列中的排队时延代替用户竞争信道时额外产生的分组时延。该算法以系统能效为目标函数,以时延和传输功率为约束条件,提出一个非线性约束下的非线性分式规划问题。本文首先通过一些变换将分式目标函数转换为多项式形式,降低其实现难度后通过迭代方法求其全局最优解。此外本文给出一种次优算法,以部分性能换取更低的计算复杂度。经实验仿真对比,最优算法具有高性能,次优算法在低计算复杂度的基础上具有较高性能,两种算法均具有一定的实用价值。其次针对滤波器组多载波调制技术不要求子载波相互正交进而存在子载波间竞争的特性,本文考虑演化博弈方法优化子载波分配。引入显示当前子载波质量的信道状态矩阵,以系统总功耗、单个子载波上的功耗、总时延、干扰温度限和单个子载波上的次用户数等为约束条件,以能效为目标函数,建立多约束条件下的非线性分式规划问题。设计演化博弈算子,为每个次用户建立相应的效用函数,当每个次用户的效用达到最优时,演化博弈达到纳什均衡点,此时的策略组合认为是能效优化的资源分配方案。通过实验仿真对比,本文给出的算法的能效最优,且给出了最为合理的子载波分配方案,为信道状态更优的子载波分配了更多的子载波。