为了解决无线频谱资源的匮乏、提高频谱利用率，认知无线电技术应运而生。其能够感知周围环境的变化并随之自适应地调整系统的工作参数，而频谱共享机制是认知无线电系统的重要核心内容之一，它允许非授权用户在不影响授权用户正常通信的前提下，动态共享感知到的授权频谱，实现对不可再生的频率资源的再利用，从而有效地缓解频谱资源紧张的问题。同时频谱共享中涉及到了如何正确选择频谱、功率等策略，而博弈论是一种可以用来帮助决策者分析和选择决策的有效数学工具，因此如何利用博弈论研究和分析频谱共享问题是无线领域的研究热点之一。本文基于博弈理论，结合经济学等其他理论，从经济角度出发，研究了认知无线电频谱共享技术，建立了认知无线电网络频谱共享的系统框架，针对共享频谱问题提出了几种基于博弈论的频谱共享算法。主要研究内容和成果如下：（1）提出了基于市场竞争的三阶段动态博弈频谱接入算法。该算法在两级动态频谱接入网络模型基础上，利用逆推法和Bertrand博弈理论解决动态频谱接入问题。两个寡头（移动虚拟运营商：MVNO）先后确定所需频谱数并进行价格竞争吸引终端次用户，次用户可根据对速率和价格的不同偏好进行选择。理论推导和仿真分析了算法的正确性和稳定性，证明该算法存在唯一纳什均衡。仿真结果表明，MVNOs可以利用该算法做出最优投资和价格决定，达到收益最大化，为MVNO实际应用提供了参考模型。（2）提出了基于演进博弈理论的动态频谱共享算法。该算法研究了垄断频谱市场中两个有限理性的移动虚拟运营商基于需求的价格竞争，其价格策略的选择同时考虑了自身收益和次用户的QoS需求。以运营商的有限理性为前提，利用演进博弈理论建模MVNOs的动态价格策略选择，通过复制动态理论，运营商动态调整价格策略，达到演进稳定策略。引入奖惩机制，使得运营商可以维持共谋，从而获得更多的利益。仿真结果证实了所提出的算法能够让运营商利用复制动态调整自己的策略来达到演进稳定均衡，同时运营商最初的策略选择概率对ESSs有着重要的影响。此外，有奖惩机制的动态频谱共享算法相比其它算法具有更好的性能。（3）构建了一种基于非线性需求函数的垄断频谱市场模型。为了最大化收益两个能提供不同频谱速率的有限理性MVNO进行两阶段博弈：第一阶段运营商确定进行Betrand博弈或Cournot博弈，即选择策略变量，第二阶段选择的博弈类型确定价格的高低或产量的大小，其中利用演进博弈理论建模运营商的动态策略选择，通过演进博弈中的动态复制，本章所提出的算法收敛到演进稳定策略，并且得到了Cournot均衡为子博弈精炼纳什均衡，同时也是唯一的ESS的结论，即运营商选择产量策略可以获得最高的收益。仿真结果证实了本章所提出的算法可以使MVNO能自适应调整至最优决策。（4）提出利用微分博弈理论的功率控制算法。该算法根据认知无线电网络的时间动态性特点，将微分博弈理论应用于研究认知网络的功率控制，考虑了网络的时间连续性，认知用户的功率控制策略选择建模为微分博弈模型，不仅考虑了用户当前的收益，还考虑其策略的长远意义，通过此模型求解得到了开环纳什均衡解。仿真结果表明，提出的算法可有效控制认知用户的发射功率达到稳定状态，能实现其收益的最大化，提高系统性能。（5）针对认知用户的有限理性假设，提出认知无线电网络中以演进博弈理论为基础的功率控制算法。认知用户的动态功率策略选择建模为演进博弈模型，利用复制动态分析次用户策略的动态演进过程，获得了唯一的演进稳定均衡。仿真结果验证了认知用户能够克服有限理性的制约，并且通过反复博弈，动态学习并调整自己的策略，逐步达到稳定均衡，实现功率的有效控制。