随着信息时代的到来，无线设备被广泛使用，频谱资源日趋紧张，而由于现有的固定频谱分配策略，导致许多已经分配给授权用户的频谱在某些时间段却处于空闲状态，没有得到充分使用。认知无线电技术(CR:CognitiveRadio)的出现，为解决频谱资源不足、提高频谱的利用率等问题，提供了一条新思路。 认知无线电是以软件无线电为扩展平台的一种新的智能无线通信技术，能够随外界环境的变化自适应地调整通信系统参数。它通过无线传输场景分析、信道状态估计及其容量预测、功率控制和频谱管理这三个工作环节的顺序工作，获得干扰温度和频谱空穴等信息，并选择最佳的接入频谱和工作参数。本论文的研究就是针对认知无线电的功率资源分配(即功率控制)展开的。 博弈论是一种依靠严谨的数学模型，来解决现实世界中决策主体之间相互利益竞争的工具。博弈的目的，就是为了寻求一个能实现整体最优的最佳策略组合(即所谓的纳什均衡)，从而使每个参与者的策略都是对其他参与者策略的最优反应。论文采用博弈论的方法，来分析研究认知无线电系统中发送端的功率竞争问题。 针对认知无线电技术的特点，论文建立了NPGPsigmoid模型来进行功控博弈分析。在DavidGoodman的非合作功率控制模型的基础上，提出了一种仅和用户信干比相关的S型传输效率函数，它使得基础效用函数的建立不受用户调制方式的限制，适合采用多种无线接入技术的认知无线电用户。本论文采用了基于路径增益的动态价格函数，从而建立了新的NPGPsigmoid模型，通过论证表明该模型在博弈过程中，存在纳什均衡且可以通过重复剔除劣势的方法找到唯一的均衡点。这种新的模型在控制CR用户发射功率的同时，能带来效用的增加，所采用的基于路径增益的价格函数也改善了静态价格的公平性缺陷。MATLAB仿真表明新的NPGPsigmoid模型和传统的NPG及NPGP模型相比，将带来明显的性能改善，另外，论文还对其在不同参数情况下的性能表现做了比较和分析。 为了降低系统处理的复杂度，论文还从数学意义的角度，提出了一种归一化博弈模型，并且也引入了代价函数。证明了在博弈过程中，该模型存在纳什均衡且能找到唯一的均衡点。最后用MATLAB仿真表明了该方法可行且计算较为简单，分析并找到了合适的平稳参数和代价因子。