随着无线通信业务的飞速发展,无线频谱资源日益紧缺。另一方面,当前状况下频谱利用率却很低。认知无线电技术被认为是提高频谱资源利用率的有效手段。认知无线电技术是在保证授权用户不会受到过度干扰的前提下,允许认知用户感知并伺机接入周围的授权频谱空洞。为实现伺机接入,认知无线电系统的物理层必须具有灵活可变性。OFDM被认为是认知无线电最理想的调制技术,因为其调度资源具有高度的灵活性。而随着高速无线数据业务的快速增长,相应的能源消耗也越来越大,导致大量的温室气体排放和无线服务提供商运行费用的提高。近年来,要求节能减排、减少环境污染和资源浪费的绿色通信理念被提出,无线系统中能量效率的优化逐渐成为通信领域研究的新方向,引起了学术界和工业界的广泛关注。本文研究了认知无线网络中能量有效的资源分配问题。主要贡献包括：1.建立了认知无线网络中能量有效资源分配问题的一般模型,考虑了实际系统中的诸多约束,包括发射功率上限、最小速率要求、用户间的公平性和对授权用户的干扰限制。为了使构建的系统模型更符合实际系统,我们还考虑了信道状态信息的不确定性和不完美频谱感知。2.提出了认知网络中能量有效的资源分配算法,包括子载波分配和功率分配。我们提出了低复杂度的启发式子载波分配算法,兼顾了目标的优化和算法复杂度的降低。对于功率分配问题,我们通过研究问题的数学形式提出了一种快速算法,在求得最优解的前提下,大大降低了算法复杂度。3.研究了能量效率和频谱效率的相互关系。我们建立和求解了同时优化能量效率和频谱效率的多目标优化问题。为找到唯一的全局最优解,我们提出了一种权衡能量效率和频谱效率的优化准则。