移动通讯数据以及超宽带视频应用的迅猛增长,导致网络基站的能耗急剧增长。这不仅加剧了温室效应等生态问题,也违背了服务提供商低能耗的追求。网络中的“节能”问题引起广泛重视。本文面向认知无线电网络CRN(Cognitive Radio Network),针对overlay动态频谱分配策略,研究基于单重休眠模式的节能机制,并进行节能机制的性能评估及系统优化。首先,引入单重休眠模式,面向CRN提出节能机制SM-ESM(Energy Saving Mechanism with Sleep Mode)。考虑认知用户和授权用户的不同优先级,建立单重休假抢占优先级排队模型,并给出转移率阵。采用矩阵几何解方法进行系统的稳态分析,给出系统性能指标——节能率和认知用户数据包平均延迟的表达式。其次,为了提高认知用户数据包的响应性能,考虑认知用户数据包数量到达N时可以提前终止基站的休眠状态,提出带有N策略休眠模式的节能机制NSM-ESM(Energy Saving Mechanism with N-policy Sleep Mode)。在连续时域内,建立N策略单重休假抢占优先级排队模型。结合认知用户数据包数量及基站状态,构造二维Markov链,进行模型解析。基于基站浅度休眠的情形,定量评估系统的节能效果和响应性能。再次,在NSM-ESM的基础上,针对用户数据包到达稀疏,基站需要深度休眠的情形,考虑基站的激活过程,建立一种带有启动过程的排队模型。结合认知用户数据包数量,授权用户数据包数量及基站状态,构造三维Markov链,进行模型解析。基于基站深度睡眠的情形,进行NSM-ESM的系统性能评估。最后,通过数值实验和仿真实验,验证SM-ESM和NSM-ESM这两种节能机制的有效性。针对SM-ESM,从认知用户数据包的角度出发,进行纳什均衡和社会最优的分析,给出定价方案,实现社会最优。分别针对基站浅度休眠和深度休眠的情形,折衷NSM-ESM的系统性能指标,构造成本函数,给出人工蜂群(ABC)算法,实现系统优化。