随着无线通信技术的快速发展和移动设备的广泛应用,对无线业务的需求也逐渐增加,迫使不可再生频谱资源的频谱日益短缺,日益拥挤。认知无线电(Cognitive radio,CR)作为解决无线频谱稀缺问题的一种新的通信方式,可以高效地利用动态频谱分配技术进行无线频谱资源的合理分配,能够很大程度上提高无线频谱的利用率,缓解目前通信应用领域所面临的越来越严重的资源紧张问题。利用认知无线电技术进行资源合理分配,迫切需要解决认知无线电网络中的功率控制问题。本论文主要对认知无线电网络功率控制进行深入分析研究,给出具有鲁棒性的功率控制的解决方案。为了实现有扰信道的无缝通信,提出了基于信道增益不确定性的认知无线电的鲁棒功率分配算法,从功耗最小化和容量最大化的角度进行研究分析。针对有扰信道,该方案既保证了用户服务质量(Quality of Service,QoS)需求,又提高了认知系统的稳定性,具有较强的适用性。为了解决传统鲁棒算法的低适用性,提出了基于保护因子的认知无线电鲁棒功率分配算法。针对系统接入次用户(Secondary user,SU)造成的不确定性,预先加入一个保护因子,保证授权用户(Primary user,PU)的QoS,提出鲁棒功率分配算法。该算法较Worst-case鲁棒算法具有更高的数据容量,同时降低了凸优化过程算法的复杂程度,实现了频谱资源的高效利用。针对用户位置不同导致的公平性问题,提出了基于公平性的认知无线电鲁棒功率分配算法。在保证相同QoS的前提下,根据位置的远近,调节加权因子,实现认知用户的公平性通信。该算法较Worst-case鲁棒算法具有低功耗高效率的优势,同时可以防止一些边缘用户不断增加传输功率,有效地提高了算法适用性和频谱利用效率。最后,对文章内容进行总结,阐述功率控制中鲁棒性的优势与重要性,同时对鲁棒性功率控制进行了展望。