认知无线电网络中,认知用户在接入信道之前需要进行感知,然后通过感知结果决定是否接入信道。但是授权用户可以随时接入信道,如果选择被认知用户占用的信道,那么认知用户就要让出这个信道,这会影响用户的服务质量。所以,如何在严格保证认知用户的服务质量的情况下,最大化系统的吞吐率仍然面临着严峻的挑战。另外,认知用户在感知、传输和数据处理的过程中会消耗大量的能量,所以需要能量收集技术来解决这个问题。在基于能量收集的认知无线电网络中,大多数研究都是在认知用户的发送端增加能量收集技术。但是,接收端在处理数据时也会消耗大量的能量。在接收端也增加能量收集技术之后,如何保证系统的吞吐率不低于有固定能量供应的系统仍然是一个具有挑战性的问题。针对认知无线电网络中严格保证服务质量问题,我们提出了一种基于动态接纳概率和剔除概率的机制。我们的目标是在严格保证系统服务质量的条件下使得系统的吞吐率达到最大。首先,我们通过建立一个连续时间马尔科夫模型对系统的性能进行分析,然后通过解一个非线性规划得到系统的最佳接纳概率和剔除概率,最后通过和其他的接纳控制进行对比,证明了我们提出的系统是最优的。上述系统虽然最大可能提高了系统的频谱利用率,但是却没有考虑能量效率。所以紧接着本文提出了一种基于时隙的认知无线电系统,在这个系统中,认知用户的发送端和接收端都通过能量收集技术从周围环境中获取能量,实现一个自供应的系统。我们把每个时隙分为三个部分:能量收集、信道感知和数据发送。考虑到这三个部分各自所占用时间之间的平衡,我们集中于找到最佳时间分配来最大化系统的吞吐率。我们把系统吞吐率最大化问题形式化为一个有约束的非线性规划问题,并通过解这个问题,找到了最佳时间分配。仿真结果证明了我们提出的系统的有效性。