随着社会的进步和人们生活水平的提高以及无线通信技术的发展,人们对于无线通信业务的需求越来越多,对频谱资源的需求也越来越大。对于任何一个无线通信系统,无线资源管理都是一项非常重要并且具有挑战性的技术,一个好的无线资源管理策略能够显著提高整个无线系统的性能以及通信质量。但是,由于技术发展限制和历史的原因,现有无线网络使用的固定/静态的分配策略却导致了当今频谱利用率低下以及频谱资源匮乏等诸多问题,而认知无线电则通过感知到周围环境中的频谱空洞并且“伺机”占用空闲频段,从而可以有效的提高频谱资源的整体利用率,因而被视为未来无线通信产业发展的主流方向之一。目前,结合博弈论与认知无线电技术已经成为了认知无线电领域内的热点研究方向之一。博弈论是分析解决策略选择相关问题的有力工具,而认知无线电资源管理技术中大都与策略选择的问题相关,例如功率控制,频谱分配等,因此本文基于以上理念,对功率控制和频谱分配进行了分析研究,并提出了功率控制和频谱分配问题的相应博弈模型和方法。首先,在认知无线电的功率控制方面,本文通过对经典功率控制模型的分析,提炼出“收益+代价”的博弈核心思想,并以此为基础,提出了新的功率控制博弈算法。考虑到干扰是衡量认知无线电系统数据传输的一个重要指标,本文创新性地将干扰温度的概念融入到了效用函数中,设计了一种包含动态代价系数的效用函数,并论证了其纳什均衡点的存在性和唯一性。通过分析仿真结果可以发现,本文提出的新的功率控制算法对系统性能有着较为显著的改善,并且明显降低了认知用户对主用户产生的干扰。其次,在认知无线电的频谱分配方面,通过分析发现现有的静态古诺博弈模型中的不足。本文针对这个不足点,采用“收益+代价”的核心思想,并结合频谱的差异性提出了基于古诺博弈模型的改进算法,最终通过MATLAB仿真,找到了我们所需的纳什均衡状态,与博弈理论的推导结果一致。