随着无线通信频谱资源日益紧缺,认知无线电技术能够感知频谱,动态接入并适时退出授权频段,最大化利用频谱资源,是无线通信领域极具潜力的研究方向。另一方面不断增加的能源成本和环境问题已经使人们迫切需要更节能的无线通信技术,协作通信作为实现绿色通讯的技术之一,能够通过分集增益有效抵抗无线信道衰落,提高无线传输速率,改善系统的性能,具有广泛的应用前景。无线信道衰落会影响认知无线电的频谱检测和传输性能,因此对认知无线电下协作通信技术的研究具有十分重要的意义。本文在认知用户频谱接入的两种模式下对次级网络协作传输的能量效率进行研究,具体工作为:基于Underlay模式的认知用户在低功率条件下可以并行使用授权频段的特性,本文提出了针对单中继和多中继两种协作模型的中继选择和功率分配算法。单中继协作传输时考虑次级用户自身剩余能量信息,在总传输功率和干扰功率均受限的约束下,建立了最大化能量效率的优化模型,并采用梯度下降法获得最优功率分配因子和最大的能量效率。多中继协作传输时建立中继博弈模型,提出一种基于合作博弈的中继选择和功率分配算法,以此获得协作传输系统的性能和功率消耗之间的有效折中。仿真结果表明,所提出的方案可以动态选择合适的中继,调整功率分配,有效降低能耗,实现高效的协作传输。基于Overlay模式中认知用户机会接入授权频段的特性,本文提出了一种针对认知无线电中协作传输系统的频谱感知与功率分配方案,结合信道感知结果开展系统能量效率的联合参数优化。首先从理论上推导了中继传输的平均吞吐量和能量效率公式,在最大可允许传输功率和最大平均干扰功率的约束下,建立了感知时间、感知门限、节点功率三个参数的优化模型。为了简化求解,把整个问题拆分为两个子问题进行优化,使用梯度下降法快速求解功率分配方案,通过数值分析方法求解感知参数优化问题,提出一种快速收敛的求解算法。通过仿真,验证了所提算法具有较低的复杂度,有效提升性能。本文研究内容基于国家自然科学基金项目,研究期间发表论文一篇。