摘要：认知无线电(Cognitive Radio, CR)技术被称为未来无线通信领域的“下一个大事件”,具有广阔的应用前景。认知无线电技术能够有效地控制和减少干扰,因而可以将其应用于现有的所有频谱共享系统中,解决频谱共享带来的干扰问题以及频谱资源匮乏问题。基于认知无线电技术的认知无线网络(Cognitive Radio Networks, CRN)的发展也日新月异,新的需求和相应的标准不断出现。认知网络中提高频谱利用率是目的、降低干扰是核心,而功率控制技术恰恰是解决干扰问题的首要手段,所以功率控制技术成为认知无线网络中研究热点和关键技术之一。在无线网络领域,由于博弈论算法复杂度低、需要的全局信息少,该算法逐渐受到青睐,尤其是在认知无线网络功率控制问题方面。通过对近几年文献资料和研究状况分析,改进提出了新的基于定价函数和服务质量(Quality of Service, QoS)的分布式非合作功率控制博弈论算法。具体的研究工作和创新点如下：(1)针对分布式架构,改进提出了基于定价函数的非合作功率控制博弈论算法。运用博弈论基础知识证明了算法的纳什均衡存在性和唯一性,以及算法收敛性。通过仿真分析了峰态系数和价格系数对系统性能的影响,最后通过与平衡算法的仿真对比,说明所改进提出的算法具有更高的信干噪比,改善了用户QoS,而且提高了系统有效性,简化了计算复杂度。(2)在分布式网络架构下,考虑到CR网络中授权用户干扰限制、其他认知用户的QoS需求以及认知用户对不同目标功率需求,改进提出了一种基于QoS的非合作功率控制博弈论算法。通过对代价因子ak和bk的适当设置可以满足认知用户的不同需求。经过严谨的数学分析,证明了该算法的纳什均衡的存在性和唯一性,以及算法的收敛性。分析了代价因子的选择范围；改进提出的算法与传统的平衡算法、Koskie-Gajic算法和较新的Nash算法的进行了用户信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)和迭代功率情况的对比。通过仿真,还可看出改进提出的算法具有良好的抗噪性能,能很好地改善用户QOS、提高系统性能；具有快速收敛的能力、满足时实行要求等；还具有减少能源消耗、延长电池寿命和充电周期、符合绿色通信要求等优点。