当今,随着无线多媒体业务的高速发展、无线通信环境的高速变化、用户需求的高度差异化、投资保护限制等现象的涌现,造就了大量重叠覆盖的无线通信网络子系统共存的局面；另一方面,传统无线频谱资源使用方式的静态化和僵硬化,导致了无线频谱资源短缺和浪费共存、可用无线频谱资源利用率低等现象。这些问题已成为制约无线网络发展的主要瓶颈,而且日趋严重。为了解决上述问题,必须具备对无线网络环境、用户环境等的高度认知能力,例如在干扰温度受限的约束下认知用户可以共享主用户授权频谱；此外,在认知的基础上无线网络用户需以一定的协作通信方式来克服无线信道衰落现象的影响。所以认知无线中继网络下的分布式波束成形技术研究极具现实意义。针对认知网络下的分布式波束成形,本文主要从两个层面进行了研究,即从认知无线单向中继网络扩展到认知无线双向中继网络。首先研究了在认知无线单向中继网络场景下,基于相角调节的单比特反馈同步算法、基于矩阵调节的单比特反馈同步算法及基于半正定规划算法的性能比较,我们的系统目标是最大化认知网络接收端的信干比,并同时保证认知网络中继节点的总发送功率受限和主网络接收端的干扰温度受限。仿真性能显示：合理的单比特反馈同步算法的反馈次数设置可以使我们设计的基于相角调节的单比特反馈同步算法和基于矩阵调节的单比特反馈同步算法的系统性能收敛接近于基于半正定规划算法的理论系统性能。最后研究了在认知无线双向中继网络场景下,基于功率控制和分布式波束成形联合优化的信干比平衡优化问题,即最大化较小认知网络接收端信干比性能并且保证认知网络每个中继节点的发送功率受限及主网络干扰温度受限。针对此优化问题,我们提出了一种基于二分查找方法和半正定松弛技巧的迭代算法。数字结果显示：合理的用户功率分配方案及分布式中继波束成形因子设计可以有效提高认知网络端到端的可达SINR性能,特别当认知网络中两个收发器的最大发送功率配置失衡时。