认知无线电作为一种新兴无线通信技术，已成为解决频谱资源匮乏问题的主要手段之一。在认知无线网络中，次用户可通过频谱感知功能发现并充分利用周围环境中未被主用户占用的频谱空洞，从而有效的提高频谱利用率和网络容量。此外，次用户在保证不给主用户带来有害干扰的前提下，还可以使用主用户占用的频谱，这可以进一步改善系统性能。　　 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术具有频谱分配的灵活性，其快速傅里叶变换模块可同时用于频谱检测，使其成为认知无线网络的理想候选技术之一。　　 基于OFDM的认知无线网络与传统网络中资源分配问题的最大差别在于引入次用户后带来的相互干扰。因此，如何减小干扰，同时既不影响主用户正常通信，又能保证次用户有效利用频谱资源成为认知无线网络中资源分配技术需要考虑的重要问题。　　 本课题来源于国家重点基础研究发展计划项目(973项目2009CB320401)。本文首先介绍了认知无线电、认知无线网络的概念、背景和特征，以及OFDM的基本原理与在认知无线网络中的应用，继而深入研究了现有单用户场景及多用户场景资源分配算法。并在此基础上提出了一种认知无线网络中基于OFDM的动态子载波迫零功率分配算法，满足次用户总发射功率和主用户干扰功率受限条件下使认知系统容量最大化。该算法综合考虑次用户信道状态和不同次用户对主用户的干扰，在系统容量与减小干扰之间权衡折中，相比最优功率分配算法，计算量大幅度降低。仿真结果表明，该算法可以达到比非迫零功率分配算法更高的系统容量。此外，仿真结果还表明不同迫零数目对系统性能产生不同的影响，并非迫零子载波越多越好，在减小干扰与增加系统容量之间同样存在一个折中。