随着无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)规模的扩大以及广泛地使用,传输频谱的缺乏已成为影响无线传感器网络服务质量的重要因素。频谱资源的利用现状是,大多数频谱被分配给授权用户(licensed user,也叫做主用户,primary user),只剩下少部分未授权频谱供大众使用。目前,未授权频谱几乎被无线通信用户取之殆尽,而授权用户的频谱常常都是被闲置的。所以,缓解频谱稀缺问题的一个有效方案是利用认知无线电(CR,Cognitive Radio)技术,让授权用户将空闲频谱共享给认知用户使用。无线传感器网络中的节点或簇头扮演认知用户(CU,Cognitive User)的角色,感知授权用户的空闲频谱。然后,认知用户通过与授权用户的频谱交易获得频谱使用权,完成无线通信。本文的研究内容就是授权用户和认知用户频谱交易的过程,找到频谱共享方案。方案一针对集中式无线传感器网络,提出了基于伯川德博弈和多背包问题的频谱共享模型。首先,作为认知用户,基站代表所有簇头和授权用户进行伯川德博弈,以收益最大化为目标购买一定带宽的频谱。然后,基站利用基于蚁群优化算法的多背包问题(ACO-MKP,Ant Colony Optimization-based Multiple Knapsack problem)把频谱分配给各个簇。最后,簇头再按时序把频谱使用权规划给簇内节点。至此,完成了集中式无线传感器网络中的多主多从频谱共享方案。经过仿真可以表明,伯川德博弈是频谱定价和频谱交易的有效方式,而ACO-MKP算法也行之有效地实现了频谱动态分配。因为方案一对频谱供需关系、网络模型以及用户都有额外的要求,限制了方案一的应用场景,所以本文提出了更自由、更包容的方案二。随着无线传感器网络应用领域的扩展、覆盖面积的扩大,传感器节点或者链路结构往往是异构的。针对异构无线传感器网络(HWSN,Heterogeneous Wireless Sensor Network),方案二提出了策略性讨价还价频谱共享模型。异构无线传感器网络的传感器的硬件设备和无线通信环境往往是有差异的,这就导致了传感器对同一个或者不同授权用户的信噪比(SNR,signal-to-noise)的差别。传感器节点作为认知用户,与授权用户就频谱价格讨价还价。在每一轮讨价还价博弈中,授权用户可以自适应地调整频谱价格以期获得最大的收益。而认知用户做出最佳响应并告诉授权用户自己的“还价(bargain)”和“提醒(warn)”。通过有限轮博弈,方案二可以得到一个参与者达成一致的纳什协商解(NBS,Nash bargaining solution)。仿真结果证明,方案二可以快速的找到频谱共享方案。在讨价还价的博弈中,博弈的参与者都愿意表现得诚实。在与现有方案的对比中,方案二在公平性和交易成功率方面都一定程度的优于现有方案。