随着5G以及物联网技术的不断发展,越来越多的无线设备接入到通信网络中,实现了万物互联的新时代。然而,却也引发了新问题。5G网络的高密度部署,导致了频谱资源匮乏以及通信系统能耗急剧上升。而能效以及认知无线电的提出可以有效解决以上两个问题。此外,由于无线设备主要由自身电池供能,于是电池容量便决定了无线设备的工作周期,从而影响了网络寿命。因此,为了延长网络寿命问题,可采用射频能量采集技术,通过可再生能源的使用有效解决无线设备的供电问题。然而,当前关于能量采集技术的无线能量通信网络的研究却存在“doubly-near-far”问题,使得系统中的用户存在不公平性,进而影响了整个通信系统的性能。因此,如何解决这一问题成为优化无线能量通信网络性能的关键因素。针对低功耗的物联网场景,本文就如何降低通信系统能耗、提高频谱利用率以及延长网络寿命问题,从以下两个方面分别进行了具体研究。针对无线能量通信网络中存在的“doubly-near-far”问题,提出了一种基于用户协作的中继传输方案。基于此方案,在满足用户最小速率要求的条件下,通过联合优化时间分配和功率控制实现用户能效的最大化。利用分式规划原理和变量替换将原非凸优化问题变为标准的凸优化问题,并提出一种优化迭代算法得到该优化问题的次优解。通过仿真实验发现,与用户非协作中继传输方案相比,该方案显著提高了系统用户的能效和信息传输速率。针对无线能量通信网络的能效问题,考虑到从单一的射频信号源采集能量无法有效提高通信系统的能效,提出一种认知无线电环境下的多信号源采集模型,模型除了考虑能量采集问题之外,还考虑频谱资源稀缺及频谱利用率低的问题。针对该优化问题的特殊结构,通过优化时间分配和功率控制,并提出一种优化迭代算法以解决系统能效的最大化问题。通过仿真实验结果,证明该模型以及算法有效性的同时,也显著提高了系统能效。