随着无线通信技术的飞速发展,人们对宽带无线应用提出了更高的要求。目前的频谱分配制度为固定频谱分配,但是这种基于固定频谱分配的资源利用率是很低的。为了解决上述问题,基本思路就是尽量提高现有频谱的利用率。于是,认知无线电的概念应运而生。认知无线电能够进行频谱感知、频谱分析和频谱决策、实现频谱共享。而认知环境中对各用户的发射功率进行一定的控制是保证频谱共享的重要前提。认知无线电中对于用户的功率控制的实现目前主要有两种思路:一种是把功率控制问题可以看成一种优化问题,也就是在所有链路的信干噪比均大于某个目标值,确保用户的QoS的前提下,尽可能地最小化用户的发射功率。另外一种就是基于博弈论,将分布式功率控制问题作为非合作博弈问题来处理,也就是各用户通过调整自己的发射功率来最大化自身的收益函数过程。这种非合作博弈问题的解称作纳什均衡。本文正是结合博弈论这一工具对认知无线电系统中的功率控制问题进行了相关的算法研究。本文首先分析了非合作功率控制博弈算法,并建立了认知网络系统模型。在此模型的基础上对非合作功率控制博弈算法进行了分析。接下来分析了基于代价函数的非合作功率控制博弈算法,并给出了系统仿真图。仿真结果证明了通过引用代价函数可以实现系统内用户的发射功率的降低。我们随后又比较了上述两种算法的信干噪比和吞吐量,发现代价函数的引用虽然可以更好的实现对系统内用户的发射功率的控制,但是却牺牲了距离基站比较远的用户的效用。总体来说,代价函数的引用能使系统内的用户更加合理的使用频谱资源。本文在分析了基于代价函数的非合作功率控制博弈算法的性能后,对价格函数进行了改进,并给出了新的非线性的代价函数,随后给出了基于非线性的代价函数的功率控制博弈算法公式,并对其中的代价函数因子的选择进行了说明,也给出了系统的仿真结果。最后本文将新算法与之前的两种算法在发射功率、用户效用、信干噪比以及吞吐量等方面都进行了系统的仿真,仿真结果证明本文的算法在用户的发射功率控制方面更有优势,而且比基于代价函数的非合作功率控制博弈算法更具有公平性。