随着智能终端的广泛使用与移动互联网业务在各行业中的渗透发展，移动通信业务流量快速增长，从而导致了频谱资源的极度紧张和通信系统能耗的大幅增加。为此，5G技术提出将绿色通信作为关键特征之一，掀起了通信与信息领域能效优先的无线传输技术研究热潮。认知无线电与协作通信技术作为提升频谱效率的两种重要手段，同样也被认为是实现绿色通信的潜力技术。认知无线网(Cognitive Radio Networks,CRNs)中结合协作传输的协作认知无线网(Cooperative CRNs,CCRNs)，因同时具备提高频谱利用率与克服衰落效应影响的优势，而受到研究人员的强烈关注。目前，有关CCRNs的研究工作主要集中在提高次级用户的接入机会和传输吞吐量方面，而这些研究少有从能量效率方面来考虑。在通信行业低碳发展需求的大背景下，需要重新从能效角度来审视CCRNs中的协作感知，协作传输等问题。为此，本论文以CCRNs作为研究对象，开展了以提升系统能量效率为目标的协作感知、协作传输及资源优化等关键问题的研究，提出了相应的高能效的通信机制与资源分配策略，为实现认知与协作通信网络的节能传输打下了一定理论和应用基础。具体研究内容概述如下：　　第一，研究了认知中继网的节能协作频谱感知技术。在次级协作感知过程中，协作用户越多，检测精度越高。然而，这同时导致更多的感知数据量，从而会造成更多的能量开销及较大的干扰。为了解决这个难题，本文综合考虑感知能耗与检测性能，提出了一种差分汇报的自适应高能效频谱检测机制，推导了该感知机制在瑞利衰落(Rayleigh)信道下的检测概率、汇报概率和平均感知能耗的解析表达式，并研究了在满足系统检测概率下以感知时间为优化变量的平均感知能效最大化问题。分析表明，通过合理优化感知时间，可使感知性能与能耗之间达到一个均衡点。仿真结果显示，所提感知机制对比传统机制，可显著改善次级感知能效的同时，而几乎不带来检测性能上的退化。　　第二，研究了认知中继网的高能效协作传输技术。现有认知中继网络的协作传输研究大多以资源受限条件下的频谱效率为设计目标，较少从系统能量效率的角度进行考虑。为此，论文对认知中继网络中的次级感知与传输两个阶段进行分析研究，提出了一种高能效的最佳中继协作传输机制。其基本思想是在感知阶段次级中继用户参与协作感知来提高传输机会，在传输阶段通过选择最佳协作用户辅助次级传输以改善通信质量，以此提升次级能效。基于该机制，论文考虑次级中断概率为约束条件，以感知时间与功率为优化变量，建模了衰落信道下的系统平均能量效率最大化问题。借助詹森(Jensen)不等式，将原问题分解成两个相对独立的子问题来分别求解感知时间和功率分配，给出了一种高效的交叉迭代算法得到系统的次优解。仿真表明，在系统服务质量要求较高的情况下，与单跳认知传输相比，所提策略不仅能提升次级传输的能效，还可显著提高次级传输的可靠性。　　第三，研究了认知中继链路的节能资源分配方案。与现有发射功率固定条件下的最大化吞吐量问题不同，论文考虑满足次级传输速率要求和总功率两方面约束，探讨了以认知中继链路能效最大化为目标的子载波传输路径选择和功率分配问题。论文首先理论证明了该问题是非凸问题且系统能效函数具有全局唯一最优解，然后针对不同情形下的能效优化问题进行讨论，将非凸问题转换为凸问题，并基于二分辅助梯度上升搜索法提出了一种资源分配的分步求解策略。仿真结果表明，该策略在保证次级链路可靠性的同时，可使传输能效达到最佳。此外，实际感知不可避免存在误差，为此本文还研究了认知中继链路在非完美频谱感知条件下的功率分配问题，利用非线性分式规划和拉格朗日对偶理论，逐步把原始问题转化为对应的参数凸规划。在求解过程中，采用逐层求解的思想，提出了一种两层嵌套迭代优化算法，获得了系统在非完美感知情况下的节能功率分配方案。　　第四，研究了异构认知网络的高能效协作传输技术。在协作传输中，主用户传输性能的改善是消耗次级协作用户能量换来的，从能效角度来说，这种没有激励的合作对次级用户是不公平的；另外，现有研究大多基于一个隐含的假设，即主用户默认需要次级用户参与协作，而这并非完全必要。考虑到上述不足，本文针对异构认知网络场景，提出了一种主次系统“双赢”的高能效协作通信机制。该机制中次级用户在接入主系统协助主用户传输数据的同时，换取一部分授权频谱资源来实现自身数据在异构网中的传输分流，以此提升次级能效。论文研究了该机制在主次系统速率“双重”约束下的次级加权能效最大化非凸资源优化问题，结合参数化的分式规划算法和黄金分割法提出了一种资源分配的迭代算法。仿真结果表明，所提机制在不降低主用户通信性能的情况下，提升了次级系统传输能效，实现了主次系统传输“双赢”的目的。