认知无线电(Cognitive Radio,CR)是为缓解日益增长的无线频谱资源需求与频谱资源紧缺之间的矛盾而提出的一种新技术。它通过非授权用户采用频谱共享方式,在保证授权用户正常通信的前提下,实现对授权频谱的时分复用,从而提高频谱利用率。认知MIMO系统充分利用空域和时域的自由度,实现高服务质量、高速率的通信服务。在认知MIMO系统中,合理的功率资源管理方案对克服无线信道的衰落和干扰引起的通信性能的下降有着重要意义。　　首先,建立认知MIMO系统上行链路通信模型,模型中认知基站和认知用户都采用单天线通信方式。研究认知MIMO系统非合作功率控制博弈算法。在采用Underlay频谱共享方式的模型下,根据认知用户的信干噪比必须大于信干噪比阈值,功率小于最大功率的硬性指标要求,提出新的效用函数,并对纳什均衡的存在性和唯一性进行证明。通过对效用函数求导得到最优响应函数,提出新的功率迭代算法。在此基础上,针对算法达到纳什均衡点时,部分用户信干噪比远大于上限目标值而引起功率浪费的情况,通过一种反馈函数对效用函数中的惩罚因子进行自适应调整,并将调整前后的算法与经典算法进行仿真对比。仿真表明,经过调整后的功率控制算法在保障主用户服务质量的前提下,能够保证所有用户的输出信干噪比满足上下限值的要求,有效降低认知用户功率消耗。　　其次,空域信号处理技术-波束成形,通过对阵列数据进行加权处理,来达到增强有用信号、抑止干扰信号的目的。建立认知MIMO系统下行链路通信模型,模型中认知基站和认知用户都采用多天线通信方式。研究基于博弈论的认知MIMO系统波束成形和功率的联合优化问题。通过非合作可分离对策博弈理论,提出关于这两个参量的联合代价函数,根据KKT条件证明关于这两个参量的各个子博弈存在最优纳什均衡,最终得到博弈存在最优纳什均衡的结论。并通过对拉格朗日函数求导得到关于这两个参量的最优响应函数,同时提出新的交替迭代算法。仿真表明,该算法有较快的收敛速度。同时,在动态环境下,算法也能达到纳什均衡,具有很好的适应性。　　最后,论文总结了前面所做的工作,并对未来相关研究工作做了展望。