随着人们对无线业务尤其是多媒体业务需求量的不断增加，如何高效地利用有限的无线资源已成为无线通信技术发展中的严峻挑战。为此，OFDMA(OrthogonalFrequency Division Multiple Access)多址接入技术以其良好的抗衰落能力和较高的频谱利用效率，成为无线宽带接入中的主流技术。然而，在基于OFDMA的无线网络中，依然面临着频谱资源分配不公平、业务服务质量需求(QoS)差异较大等问题，高效的资源分配策略将有助于进一步提高频谱利用率以及系统总效用或总容量等网络性能。本论文针对基于OFDMA不同类型的无线网络，以最大化系统总容量或系统总效用为目标，在考虑用户资源分配公平性以及QoS需求的基础之上，分别应用拉格朗日对偶理论和智能水滴算法，提出了切实有效的子载波和功率分配模型。具体来说，论文从以下两个方面展开了研究：①针对基于OFDMA多址接入技术的无线认知Ad hoc网络，提出了一种基于多用户的分布式资源分配模型。该模型以最大化系统容量为目标，联合考虑了QoS需求、最大功率限制、速率限制等约束，并最终给出最佳子载波和功率分配。在该模型中，通过运用拉格朗日对偶理论，将原问题对偶分解为较为简单的子问题；通过引入子载波被占有的概率和最小子载波占有量保证了不同用户间资源分配的公平性；通过运用增量次梯度方法，保证了我们算法的快速收敛性。在仿真实验中，对比了不存在公平性与存在公平性下的网络性能，验证了公平性资源分配的必要性；并与其它算法相比较，验证了本文算法在吞吐量、频谱效率以及资源分配公平性方面的优势。②针对采用OFDMA多址接入技术的单蜂窝小区上行链路系统，在考虑用户间不同的信道条件以及子载波分配公平性的基础上，提出了联合子载波和功率分配的模型。在这个模型中，子载波的分配分为两个阶段：第一阶段的子载波分配保证了每个用户均能获得一定数量的子载波；第二阶段则进一步提高了系统总效用。然后，考虑到用户的功率受限以及QoS需求，利用迭代注水算法完成最终的最佳功率分配。特别地，我们的算法是基于当前最新的群智能算法-智能水滴算法而提出的，它解除了效用函数必须为凹函数的硬性限制。仿真结果表明，我们算法在收敛性、系统总效用、公平性等方面均有优异的性能。