随着无线通信设备的日益更新，以及无线通信技术的不断发展，无线通信对频谱资源的需求猛增。然而，传统的固定分配频谱策略导致频谱效率低下。在这种情况下，认知无线电技术作为一种提高频谱效率的方法，引起了专家学者的广泛关注。认知用户与授权用户共享频谱是通过认知无线电技术实现的，而这种共享的前提是认知用户不影响授权用户的正常通信。因此，认知用户功率分配算法对认知无线电技术的应用有着重要意义。在多天线分布式认知无线电系统中，没有协调认知用户的中央处理器，每个认知用户还需要同其他认知用户竞争使用相同的频谱资源。因此，认知用户功率分配算法是一个多目标优化问题，这类问题通常是利用非合作博弈的方法进行求解的。当每个认知用户都选择对自身最合适的功率分配策略时，该认知无线电系统将达到均衡状态，而每个认知用户将获得稳定的速率。但是，在多天线分布式认知无线电系统中，单纯使用认知用户功率分配算法，只能有效地控制认知无线电系统中的用户干扰，而不能很好地消除这种干扰。为了解决上述问题，进一步提高认知无线电系统的性能，本论文采用了预编码与功率分配的联合优化算法。首先，本论文构建了多用户功率分配的非合作博弈模型，并利用认知用户已知的完美信道状态信息建立预编码矩阵，从而实现预编码与功率分配的联合优化算法。仿真结果表明，该算法有效地提高了认知无线电系统的性能。事实上认知用户很难获取完美信道状态信息。因此，本论文研究了两种非完美信道状态信息对认知用户的影响。第一，认知用户之间的非完美信道状态信息通过多用户干扰影响认知用户的通信质量。仿真结果表明，随着信道误差不断增大，认知用户之间的干扰逐渐增大，认知用户速率和逐渐减小。第二，认知用户与授权用户之间的非完美信道状态信息通过授权用户约束条件影响认知用户的发射功率。在这种影响下，认知用户的发射功率很低，认知用户不能进行有效的通信。为了尽可能减小这种影响，本论文将整体信道状态信息分成多个局部信道状态信息，并利用这些信息找出了一种干扰消除能力较好的预编码矩阵。仿真结果表明，认知用户通过预编码矩阵减小了其对授权用户的干扰，并提高了自身的数据传输速率。