近年来由于无线通信行业的快速发展,大量的通信设备接入无线网络,导致通信业务所需要的无线网络频谱资源变的愈发紧张,传统的静态频谱分配方式导致了频谱资源的利用率极低,许多频谱资源大部分时间处于空闲状态,得不到充分的利用。因此,在无法开拓新的频谱资源的情况下,如何提高现有频谱资源的利用率成为了当今通信行业的研究热点。研究者针对上述问题,提出了多种技术解决方案,如多天线技术、多址接入技术等,认知无线电技术是专门针对频谱稀缺提出的一种智能技术,它通过频谱感知技术感知周围无线通信环境,然后认知用户通过频谱共享技术接入授权用户的频段来进行通信,以此达到提高频谱资源利用率的目的。同时认知无线电还具备重构能力,可以随时根据周围环境和自身的变化重新配置传输参数,其中就包括发射功率,认知用户在通信过程中为了得到更多的频谱资源会肆意增大自己的发射功率,这可能会降低授权用户及其他认知用户的通信质量,因此,对认知用户的功率控制是非常有必要的。博弈论最初是经济学中用来解决多方利益的决策性问题,非常适合运用到认知无线电当中。目前主要研究的功率控制算法大多是基于非合作博弈,但这类算法普遍存在着不同的缺陷。本文针对现有算法中存在的问题,提出基于Stackelberg博弈的最优价格功率控制算法和基于随机博弈功率控制算法,本文的主要工作如下:1.提出了基于Stackelberg博弈的最优价格功率控制算法。设计新的效用函数,引入了认知用户之间的干扰和中继的干扰,在认知无线电频谱共享环境下解决了最优价格的功率控制问题。以授权用户收益最大化为目标,在多认知用户多中继的认知无线电系统中,授权用户根据认知用户的信道状态和位置等因素,针对不同认知用户给出不同的价格,认知用户根据授权用户给出的价格选择是否接入授权用户的频段。仿真结果表明,与统一价格算法相比,本文所提算法在授权用户和认知用户的收益方面有着显著提高,认知用户的传输速率也得到提高。2.基于随机博弈理论,将单个授权用户拓展至多个授权用户,认知用户的传输功率进行离散量化,认知用户以概率空间对将要接入的信道和传输功率进行选择,在减少交互信息的前提下,最大化认知用户的收益。证明了所提出的博弈模型为严格潜在博弈,并分析了纳什均衡解的存在性和有效性。仿真结果表明所提算法在进行较少信息交互的情况下,提高了传输速率与用户效益。