认知无线电(Cognitive Radio.简称CR)技术是无线通信领域发展的里程碑。其中功率控制算法是目前认知无线网络中研究热点之一。随着科技、信息技术的迅猛发展,人们对无线电通信类的服务需求量日益增加。随之而来的,频谱资源短缺成为众人瞩目的一个严重的问题。而认知无线电技术,因其可以实现频谱的重复利用、提高频谱利用率的技术特性而被提出并得到广泛关注。在认知无线电系统中,功率控制技术由于可以降低干扰而成为认知无线电系统的关键技术之一。进行功率控制的主要目标是既要避免干扰主用户,保证主用户通信质量,又要保证认知用户的速率性能达到要求,实现频谱利用率的提高。本文从认知无线电技术特性出发,对认知无线电网络中的功率控制算法进行了较为深入的研究。文中较为全面地介绍了目前认知无线电网络中的主要功率控制算法,指出了现有算法的优势与不足之处。文中研究了不同路径损耗下的信道容量公式,以此为基础详细地介绍了集中式、分布式网络架构下的功率控制算法设计。本文提出了基于带宽和功率联合分配的新的集中式功率控制算法和基于新的代价函数的分布式功率控制算法,并分别对两种算法的性能进行了数学分析和计算机仿真验证。主要工作和创新点如下：首先,不同的通信信道具有不同的路径损耗,本文基于此对不同的路径损耗下的信道容量进行分析,得出不同的路径损耗下的不同信道容量表达。其次,本文针对集中式认知无线电,提出了一种基于带宽和功率联合分配的合作式功率控制算法。算法同时考虑了带宽与功率对认知无线电网络总信道容量的影响,并以总信道容量为目标函数进行了多重优化。文中通过对目标函数的求解,同时实现了带宽和功率的最优分配,仿真结果表明,本文算法与功率和带宽均分的算法相比,大大提高了有效性和系统性能。再次,本文以分布式认知无线电网络为背景,提出了一个新的非合作式功率控制算法。算法模型考虑到次级用户对主用户的影响,提出了一个新的价格系数模型。本文通过严格的博弈论证明了算法纳什均衡解的存在性和唯一性,并将本文算法与SINR平衡算法和Koskie-Gajic算法进行了对比。最后,对全文进行总结,并给出了有待进一步研究的方向。