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无线传感器网络(WSN)在近年来得到了飞速的发展和广泛的应用,在这个过程中也发现并提出了很多需要解决的问题,特别是随着网络节点的增多,对于无线频谱资源的竞争越来越激烈,如何对频谱资源进行合理的规划和利用已经成为提高网络吞吐量并改善时延和网络寿命等性能的一个关键问题。为了解决该问题,国内外学者提出了将认知无线电技术与传统的无线传感器网络相结合的认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN),关于CRSN的研究已经成为近年来无线通信领域的一个热点。其中,认知MAC协议是构造实现CRSN的一个关键技术。本文首先对无线传感器网络的时延性能进行了理论上的分析研究,并在此基础上对认知无线传感器网络的MAC协议开展了进一步的研究。由于无线传感器网络中节点的休眠-唤醒机制和无线传输链路的不可靠状况,大规模无线传感器网络中信息传播的时延控制技术的实现多年来一直是一个挑战。为更好地对信息传播的时延现象进行分析,本文对信息传播的时延性能通过数学建模进行了理论分析,并且得到了信息传播时延的上下界。同时,利用该时延上下界,本文提出了一个不需要接收节点进行数据确认的NANC(nearly-all nodes covered)算法。仿真结果表明本文提出的NANC算法可以使全部节点以很大的概率正确地接收数据,同时确保信息传播的时延接近理论下界。随后,针对认知无线传感器网络,本文提出了一个基于分簇的认知KoN-MAC协议。首先,在每个簇内为节点设计了一个媒介接入准则以提供簇内无竞争的通信,此媒介接入准则的设计充分考虑了多跳多信道WSN中所存在的隐藏终端问题。同时,考虑到当主用户存在、且CRSN节点可以感知可用信道时,CRSN节点需要感知的信道数目越多,其所需要的开销越大,消耗的能量也越多。为更好地减少能量消耗,本文设计了一个信道选择策略,使得CRSN节点可以在获得一些先验知识的条件下只需要做少量的信道感知便可以获得可用信道信息,其结果与感知全部信道的结果相接近,从而达到消耗更少能量的目的。本文对所提出的方案进行了数学建模和理论分析,并进行了NS2的仿真验证,仿真结果表明KoN-MAC协议可以在降低能量消耗的基础上,实现更高的网络吞吐量、更小的时延和更低的丢包率。