认知传感器网络，通过在无线传感器网络中引入认知无线电技术，使得频谱资源的利用率得到有效提升。但随着网络规模的扩大和传感器节点数量的增多，节点间的互干扰问题严重影响网络的通信性能。在认知传感器网络中引入协作通信技术，可以降低信息传输中的干扰的影响，提升通信的可靠性。然而，传感器节点可用的能量十分有限，引入协作通信技术势必将增加节点能耗。为此，本文将以提高认知传感器网络中节点的通信性能和能量效率为目标，对协作干扰抑制和能效优化两个关键问题进行研究。　　首先，为提高认知传感器网络在干扰环境下的通信性能，引入协作通信技术，考虑认知节点的自私特性，建立源节点与中继节点之间的协作干扰抑制与频谱共享机制:源节点共享自身频谱资源换取中继节点的协作传输，提升通信性能;中继节点可以自适应的从中继转发和干扰转发中选择合适的协作传输方案帮助源节点降低干扰的影响。采用主从非合作博弈模型分析该协作过程，证明纳什均衡解的存在性和唯一性，同时提出一种重复迭代算法达到博弈纳什均衡点，使协作双方都达到合理的效用。　　其次，传感器节点能量受限，节能是认知传感器网络设计的核心因素之一。为此，本文通过建立协作场景下网络节点的能量效率函数，并考虑认知节点的自私特性，将节点优化自身能量效率的过程建模为对等实体的非合作博弈问题。考虑到博弈问题求解计算复杂度较高，引入Q学习算法求解最优能量效率值。　　最后，利用MATLAB软件搭建认知传感器网络的信息传输模型，分别对引入协作干扰抑制和能效优化后的节点通信性能、功率开销和能量效率等网络参数进行数学验证，证明本文提出的协作干扰抑制与能效优化方案的有效性。