在认知无线网络中,实现主次用户频谱共享的前提是次用户(非授权用户)产生的干扰不能对主用户(授权用户)的正常通信产生影响。功率控制技术通过对用户的发射功率进行合理的分配,不仅可以减小干扰,提升系统容量,还能省电以延长终端电池的使用寿命。在频谱共享网络中,各次用户会通过竞争来争夺网络中的资源。博弈论作为一种有效的数学分析工具,能够通过理性的策略选择解决资源分配问题并实现效益最大化。本文在对基于博弈论的资源分配问题分析的基础上,围绕以下三个方面开展研究:1.本文针对认知网络中的干扰问题,以纳什均衡为设计准则,对效用函数进行优化。将发射功率和信干噪比(Signal to Interference Noise Ratio,SINR)阈值引入到效用函数的设计当中。该算法不仅降低了次用户的发射功率,避免了因发射功率过高而造成对其他用户较大的干扰,并且使得每个次用户的SINR值都高于阈值。当用户数量较少时通过灵活调节SINR的阈值影响因子来提高SINR值,充分利用了网络资源。此外,和已有算法相比,本文算法具有更好的抗噪声性能和更高的系统容量。2.针对现有的功率博弈机制中只考虑次用户参与的博弈而忽略主用户在功率控制中重要作用的问题。本文将主用户考虑到功率博弈机制中,采用斯坦克尔伯格博弈机制,将主用户设置为领导者,次用户设置为跟随者。主用户设置单位干扰价格将频谱资源出售给次用户使用,次用户通过支付相应的费用来接入主用户频谱。在次用户多次进行功率博弈的过程中,主用户对次用户产生的干扰进行监测,并动态地调整价格因子,保证干扰不超过门限值,在保证自身的通信质量的同时也获得了较大的系统收益。3.针对认知无线网络中的资源分配问题,提出了一种基于博弈论的联合功率控制和速率分配算法。根据功率和速率资源的差异性分别为之设计了不同的代价因子,并将干扰限制引入到功率代价因子中,使得系统对用户的惩罚机制更为合理。本文所提算法不仅提供了多样化的传输速率,而且发射功率较小,减小了对其他用户的干扰,获得了较大的系统收益,并且所有次用户的SINR值均在阈值以上,保证了用户的正常通信。