认知无线传感器网络(CRSN)是一种传统无线传感器网络(WSN)与认知无线电(CR)技术相结合的新型网络。它能够有效地缓解传统WSN中频谱资源短缺的问题,具有广阔的发展前景。然而,CRSN的应用与发展面临着恶意攻击和能量约束的问题。论文针对这两个问题作出研究,并提出了有效的解决方案。首先,针对CRSN面临的恶意攻击问题,提出了一种针对频谱感知数据伪造(SSDF)攻击的协作频谱感知优化策略。SSDF攻击是CRSN中协作频谱感知面临的主要挑战之一。在SSDF攻击中,恶意节点向sink节点发送错误的感知结果,以误导有关频谱状态的全局判决,这将降低整体感知性能、系统吞吐量以及能量效率。基于数据交付评估方法,提出了两种抵抗SSDF攻击的策略:(1)恶意节点识别策略,其目的是识别恶意节点并忽略其报告的感知结果;(2)恶意节点惩罚策略,其目的是基于各个节点的感知性能改变调度策略,在节点之间重新分配传输机会。仿真结果表明,所提出的恶意节点识别策略能够有效地识别恶意节点,提高感知性能;同时,恶意节点惩罚策略可以增加正常节点的个体能量效率,减少恶意节点的个体能量效率。其次,针对现有CRSN面临的能量约束问题,提出了一种基于异质节点的新型网络——异质节点认知无线传感器网络(H-CRSN),并提出了一种适用于该网络的能量有效分簇路由算法EECH。在H-CRSN中,传感器节点负责事件感知,而认知节点负责频谱感知。在EECH算法中,选择具有最大可用信道数目且剩余能量超过给定能量阈值的认知节点作为簇首,传感器节点以及非簇首认知节点按照与其通信成本最低的簇首加入。该算法不仅可以有效缓解CRSN中节点能量有限的问题,还可以极大降低网络部署成本。仿真结果表明,所提出的EECH算法可以在H-CRSN中高效运行,并显著地延长网络的生命周期。论文深入研究了CRSN中现有的频谱感知和分簇路由算法,并提出一些优化方案,对未来CRSN的研究具有一定的理论参考价值。