无线多媒体传感器网络的可用频谱有限且通信中干扰严重,如何保障多媒体数据传输的服务质量,是其面临的重要挑战。论文引入认知无线电技术,以满足多媒体流传输的实时性和带宽要求为目标,研究多中继协作和发射功率控制这两个关键问题。　　 针对多媒体流数据量大、实时性要求高的特点,提出一种Q学习的多中继协作机制。根据各个认知节点感知到的可用频谱信息和多媒体传感器节点的状态信息,设计一种服务感知判据,判断多媒体传感器节点是否需要中继节点转发数据;然后,以节点剩余能量与通信能耗的比值作为Q函数的回报值,构造基于节点的传输距离和信噪比的满意度判据,为节点选出中继节点,降低数据传输的延时。　　 在保证多媒体传感器节点服务质量的前提下,为降低对授权节点产生的干扰,提出一种干扰约束下信道容量优化的功率控制算法。根据认知节点感知到的信道状态信息,以授权节点的信干噪比作为约束条件构造不等式,得到多媒体传感器节点的发射功率范围;在此基础上,以最大化信道容量为优化目标,采用凸优化方法,求解源节点和中继节点的发射功率值。在提高系统容量的同时,不影响授权节点的正常通信。　　 最后,利用OPNET网络仿真工具对网络中数据传输的实时性、系统干扰进行仿真分析,验证所提的中继协作机制和功率控制算法的有效性。