从最早的语音业务到最新的第四代高速多媒体业务，无线通信的发展日新月异，作为无线通信基础的频谱资源正变得越来越珍贵和紧缺。国家的频谱管理制度给广播电视等公共服务分配了专用的频谱，但是很多频谱拥有者并没有对授权频谱进行有效地利用。认知无线电的思想应运而生，它允许认知用户在不影响授权用户工作的前提下动态地接入频谱。认知无线电的关键技术包括频谱感知、频谱管理、频谱共享和功率控制。本论文研究的是认知无线电的功率控制。认知系统中的次级用户通过增大发射功率而达到理想的传输质量，当其他用户感知到周围环境变化，也会动态改变自己的发射功率以提高传输质量。如何根据它们之间相互制约的关系求得一个最优解是本论文的核心研究内容。博弈论的基本思想能有效解决相互制约的决策性问题，也就被应用到认知无线电的功率控制算法中。本文的研究内容有：通过理论研究和仿真对比，分析了几种基于博弈论的认知无线电功率控制算法。针对这几种算法的优缺点，发现这些算法都有很大的改进空间。本论文针对以下几个方面设计了NPG-NEW算法：设计与调制方式无关的效用函数、设计与链路质量相关的非线性代价函数、设计与用户目标信噪比相关的代价函数；接着分析和仿真证明了算法既有效降低了发射功率、提高了整体效用，兼顾了公平性，又保证了距离最远的用户的通信质量。认知无线电系统允许非授权用户接入授权的频谱，有一个重要的前提就是要确保不影响授权用户的正常通信。目前的很多研究都没有考虑授权用户的干扰容限值这一情况，因此本文建立了考虑授权用户存在的模型进而提出了NEW-IT算法。该算法将授权用户作为博弈方之一参与到整个博弈中，给授权用户设定了专门的以干扰容限值为参数的效用函数。为了对比，本论文分析仿真了基于干扰温度模型的NPG-ITLP算法，从仿真对比中得到算法更能严格控制次级用户总干扰小于授权用户的干扰门限值，并且在发射功率、系统效用、用户信干噪比等性能方面要优于算法。