随着无线通信技术的发展,无线频谱资源越来越贫乏,如何有效提高无线频谱的利用率成为亟需解决的技术问题。而近年来对频谱资源利用状况的调查表明,授权用户对其授权频谱利用还不够充分。出于这一考虑,人们提出了认知无线电的概念,其主要思想是在不影响授权用户正常通信的前提下,发现并合理利用“频谱空洞”,进行非授权用户间的通信,从而达到提高频谱利用效率和系统容量的目的。目前,为了实现社会的可持续发展,绿色通信正受到越来越多的关注。然而现有的研究大都关注于传统网络的绿色通信研究,很少有人关注认知无线网络中的绿色通信问题,然而认知无线网络相比于传统网络需要消耗额外的能量去感知频谱等,绿色通信应得到更加多的关注。本论文的研究围绕认知无线网络基于容量和能量有效的性能研究展开,本论文首先研究了单载波场景下,如何联合优化频谱感知时间和数据传输功率使得认知用户平均容量最大化。由于原始问题难以分析和求解,本论文提出了一种近似模型,并且提出了一种修改后的黄金分割迭代法获得此近似模型的最优解。仿真结果表明近似模型的解十分接近于原始问题的解,并且本论文所提算法要优于传统算法。本论文进一步研究了基于OFDM的认知无线网络节能资源分配算法,提出了一种两步资源分配算法,即第一步在功率分配方案固定的场景下,为认知用户分配子载波,然后基于现有的子载波分配结果,提出了一种最优的功率分配方案,理论分析和仿真结果表明本论文所提方案能获得最优性能,并且相比传统非认知场景,能以牺牲较少的功率获得极高的干扰节省,也即本论文所提方案十分适用于认知无线网络。本论文还研究了认知OFDM网络中的基于“比特／焦耳”机制下的能量有效性资源分配问题,本论文利用分式规划,将原始非凸问题等效为一个凸优化问题,并基于凸优化原理,提出了一种最优的功率分配算法。理论分析和仿真结果表明本论文所提算法所获得的性能要优于直接利用优化工具求解原始问题所获得的性能,并且“比特／焦耳”的能量有效性机制能在容量和功率消耗中获得一个较佳的折中。未来通信系统的瓶颈将在于如何提高频谱利用率和系统的能量有效性,因此研究认知无线网络的容量和能量有效性的性能研究是十分有必要的。本论文在实验室973课题“认知无线网络行为分析与网络效能研究”的支持下展开研究,相关研究成果已在IEEE期刊及国际会议上发表。