随着无线通信用户数量的日渐庞大,无线频谱资源需求愈加紧张,科技的发展产生了大量无线网络终端设备,应用需求的增加造成无线频谱资源供不应求,为了缓解频谱拥挤现象,认知无线网络技术应运而生。认知无线通信技术通过实时调整无线设备的参数,以面对动态变化的频谱环境,并且能够克服传统静态频谱分配对无线网络性能的约束,它的出现一定程度上满足了目前的通讯需求。分布式网络相对于集中式网络而言,具有灵活性和优良的可扩展性等特点,它能够在严苛的环境条件下使用。分布式无线网络具有动态自组织结构,网络中的每个节点都能根据预先设定的算法和协议独立调试运行参数以适应环境动态变化。由于分布式网络的自组织和动态的环境,研究分布式网络性能的模型相对比较少。博弈论能够有效建立模型模拟独立节点间的交互行为,本文描述并且建立了潜在博弈模型,讨论了这一理论在分布式网络方向中的研究进展。本文的创新性研究工作总结如下:首先,算法可以实现无线节点的自我配置功能,能够自动连接网络并协同工作,并且算法能够保证节点避免过多的干扰,通过改变功率达到所需的QoS标准。运用改进了的效用函数,减少复杂度。本文设计的效用函数既能够满足所有节点整体效益的最大化,又应具有简洁性。算法设计在可控范围内要限制节点的发射功率,并考虑到对其他节点的影响和自身的收益等因素来选择频谱。其次,将潜在博弈使用到分布式网络中,本文全面考虑了频谱共享时对周围节点的共享信道干扰和检测干扰,在实际应用中降低系统干扰。最后,文中提出了模拟实验研究所提算法的性能,设计了实验确定效用函数参数的取值,仿真结果表明所提算法在节约能量的基础上兼具公平性。