近年来，随着高速数据通信需求的急剧增长，无线通信系统受到频谱资源短缺和能耗严重的双重挑战。正交频分多址接入（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）技术可以有效地消除由于多径效应引起的码间干扰，进而提升无线通信系统的频谱效率。因此，OFDMA网络技术有望成为下一代无线通信技术的关键。在OFDMA网络中，基于当前网络信道状态，有效地、动态地分配和使用无线资源（频谱、功率）是提升该无线系统能量效率和频谱效率的一个重要方法。信道状态信息（Channel State Information，CSI）在无线资源分配中起着重要的作用。在实际的系统中，可以通过发送导频信号来估计相应的CSI。然而，由于导频传输资源（功率和载波）的限制以及估计方法存在误差，所以系统很难得到完美的CSI。针对这一点，本文分析不完美CSI和信道估计开销对网络性能（能效和谱效）的影响；研究自适应的资源分配机制。主要贡献总结如下：　　(1) 研究在信道估计开销和不完美CSI 约束下，OFDMA无线网络中，多个用户（transmitter-receiver pairs）以最大化能量效率（Energy Efficiency，EE）为目标的载波和功率联合分配问题。同时，引入用户自私性这一特征，即用户以最大化自身效益为行为策略的选择准则。将该问题构建成最大化用户能量效率，内竞争和外竞争共存的两层资源优化问题。其中，内竞争是指对于每个用户存在信道估计和数据传输之间的资源竞争；外竞争是指不同用户之间的资源竞争。通过理论分析，推导出每个用户的最大能量效率对应的信道估计和数据传输之间的最优资源分配关系。依据该关系，将初始的两层资源竞争优化问题简化为仅存在外竞争的资源分配问题。简化后的资源分配问题建模成基于载波价格的非协作博弈。其中，效应函数定义为单位能量传输的数据量，它是关于信道估计误差，信道估计开销，传输数据所用功率和载波数目的函数。最后，证明该博弈纳什均衡（Nash Equilibrium，NE）存在的唯一性和帕累托（Pareto）有效性，并提出一个分布式资源分配算法获得该NE解。　　(2) 基于信道估计开销和不完美CSI，研究下行OFDMA无线网络中，能量效率和谱效率之间的权衡关系。采用多目标优化理论，提出一个基本理论分析模型，即通过联合优化导频传输功率，数据传输功率和载波分配，最大化数据传输速率同时最小化功率损耗。为了求解该理论模型，首先利用权重和方法，将初始的多目标优化问题转换为单目标优化问题。然后，针对转换后问题的非凸和混合组合特性，提出一个次优的资源分配算法。具体地，在高功率消耗情况下，利用近似转换和分支定界方法优化决策变量；在低功率消耗情况下，利用交替优化和凸优化的方法优化决策变量。最后，通过仿真分析验证能量效率和谱效率之间的权衡关系。　　(3) 在不完美CSI，时变信道，数据包随机到达以及用户队列稳定需求等多个因素同时约束条件下，研究下行OFDMA无线网络中最小化功率开销的多用户之间载波和功率联合优化问题。将该问题建模成一个随机优化模型，即通过优化数据传输功率和载波分配，最小化系统平均功率消耗同时满足峰值功率，载波分配以及队列稳定的限制。基于李雅普诺夫优化和对偶分解方法，提出一个动态的资源分配算法DPSAI。同时，推导出依据该算法得到的平均功率开销和队列长度的上界，并且发现该算法是以增加队列长度为代价来降低整个系统的功率消耗，该权衡关系量化描述为[O(1/V，O(V ))]，其中，V 是调节功率开销-队列长度性能的控制参数。最后，仿真结果验证理论分析的正确性。　　(4) 基于估计开销和估计误差之间的量化关系，在下行OFDMA无线网络中进一步研究多个用户之间信道估计和数据传输的资源优化问题，同时考虑信道的时变特性，数据包到达的随机性以及用户的队列稳定需求。将该问题建模成一个随机优化模型，即在峰值功率，载波分配以及队列队稳定的约束下，通过联合优化导频传输功率，数据传输功率以及载波分配最大化系统平均数据传输速率。由于数据传输速率是关于决策变量的非凹函数，因此该问题属于非凸混合整数随机优化问题。为了求解该问题，设计出一个次优的动态资源分配算法，并且推导出依据该算法得到的平均数据传输速率的下界和队列长度的上界。最后通过仿真验证理论分析的正确性。