万物互联时代的到来,通信业务和移动设备数量都出现爆炸性增长,对频谱资源的巨大需求与频谱资源的稀缺之间的矛盾日益尖锐,因此认知无线电技术作为有效解决方案被提出。认知无线电技术能够在保证主用户正常通信的前提下,让主用户与感知用户共享授权频段,大大提高了频谱利用率。为了提高系统的感知性能,协作频谱感知技术是最常用的技术,在感知过程中多个节点共同判决主用户是否在使用目标频段,能够有效提高系统检测性能,但多个节点协作感知也会大大提高系统能耗,因此节能、绿色通信也成为了当前的发展方向。本文针对协作频谱感知中节能的方向,研究了协作频谱感知中基于能耗的用户选择算法,以及在融合中心的改进融合算法。本文的主要工作和创新点如下:首先是关于协作频谱感知中用户选择的研究,本文主要是针对协作频谱感知过程中所有感知用户共同参与感知过程,不一定会提升感知性能,但却会大大增大系统感知能耗的问题,提出了一种基于能耗的用户选择算法,首先根据检测概率最大化以及系统虚警概率的约束条件,通过迭代找出使感知用户检测性能最佳的检测阈值;然后基于预确定的检测阈值将协作频谱感知能耗的最优化问题转化为一个0-1线性规划问题,引入偏好程度因子,综合考虑系统感知能耗和感知性能并进行动态调整,在保证整体性能的前提下尽可能地达成节能目的。其次是关于协作频谱感知中融合算法的研究,传统硬融合算法具有较小数据传输带宽但感知性能较低,软融合算法感知性能较高但数据传输带宽较大,为了在硬融合算法和软融合算法中取得折中,本文提出了一种基于三阈值的改进融合算法,感知用户需要在本地根据三阈值做出判决并将1bit或2bit的判决结果上传至融合中心,融合中心接收到各感知用户的判决结果后需要使用改进融合算法进行数据恢复融合,并将融合数据值与预设定的阈值进行比较判决。仿真与理论分析表明,该算法感知性能与软融合算法相近,系统整体传输带宽最大为2Nbit(N为感知用户数),远远小于软融合算法,达到了节约带宽的目的。