新兴无线技术的不断涌现、移动设备的爆发式增长、用户对高数据率需求的日益增长、无处不在的无线通信服务需求以及目前固定的频谱分配方式导致频谱稀缺问题和能量稀缺问题日益严重。作为一种具有重大前景的技术,绿色认知无线电因其能同时减轻频谱稀缺问题和能量稀缺问题,自提出以来就受到研究者的广泛关注。目前,绿色认知无线电的研究主要分为两个研究领域,即能效绿色认知无线电和能量收集绿色认知无线电。能效绿色认知无线电致力于在保证主用户传输质量的前提条件下最大化认知网络的能量效率。能量收集绿色认知无线电利用能量收集技术实现信息传输和能量收集。在绿色认知无线电中,最佳的资源分配方案既能在有限的功率下提供次级用户更高的传输率,又能更好地保护主用户的传输质量。而且,在能效绿色认知无线电中,能效最佳资源分配方案可以降低网络的铺设成本,在获得经济绿色认知无线电的同时减少温室气体的排放。在能量收集绿色认知无线电中,最佳资源分配方案能在提供次级用户更好的用户体验的同时,满足能量收集器的能量收集需求。因此,在绿色认知无线电中,设计最佳的资源分配方案尤为重要。另一方面,因绿色认知无线电的内在特性,可能存在恶意用户非法接入主用户频段或改变无线环境,导致合法的次级用户无法利用主用户频段或恶意用户窃取认知用户需要传输的机密信息。因此,在存在恶意用户的绿色认知无线电中,需要设计安全的最佳资源分配方案,在保证安全传输的前提条件下,提供更好的用户体验。然而,到目前为止,针对绿色认知无线电资源分配方案的研究还比较少。而且,传统认知无线电的最佳资源分配策略无法适用于绿色认知无线电。具体来说,传统认知无线电的最佳资源分配方案虽然能最大化认知网络的频谱效率,但无法保证认知网络获得最大能效。而且传统认知无线电的最佳资源分配方案的设计不需要考虑能量收集需求,因此也无法适用于能量收集绿色认知无线电。针对上述问题,本文分别在能效绿色认知无线电和能量收集绿色认知无线电中设计了最佳资源分配策略,提高了网络的频谱效率、能量效率和信息传输的安全性,取得了以下研究成果。一、绿色认知无线电的能效最佳功率分配建立了在衰落信道下研究绿色认知无线电能效最大化问题的框架。利用分式优化和凸优化理论,在峰值或平均发送功率约束和平均干扰功率约束条件下,分别提出了适用于三种不同绿色认知无线电的能效最佳功率分配策略。同时设计了能效功率迭代算法使得次级用户获得最大能效。说明了次级用户在平均发送功率约束条件下获得的能效要高于在峰值发送功率约束条件下获得的能效。而且说明了主用户发送机到次级用户接收机之间的信道衰落及次级用户发送机到主用户接收机之间的信道衰落有利于次级用户获得更高的能效,而次级用户发送机到次级用户接收机之间的信道衰落不利于次级用户获得更高的能效。二、安全绿色认知无线电的安全能效最佳功率分配建立了基于物理层安全技术的绿色认知无线电在衰落信道下的历态安全能效最大化框架。首次给出了在衰落信道下基于物理层安全技术的绿色认知无线电中,次级用户获得的历态安全能效的定义。利用分式优化和对偶分解理论,在峰值或平均发送功率约束和平均干扰功率约束条件下,提出了安全能效最佳功率分配策略。为了最大化次级用户获得的历态安全能效,设计了安全能效功率迭代算法。而且在峰值干扰功率约束条件下,设计了在保证次级用户安全容量基础上的安全能效最佳功率分配策略。仿真说明了在绿色认知无线电中,次级用户在平均发送功率约束条件下获得的性能要好于在峰值发送功率约束条件下获得的性能的这一结论只有当优化目标和优化策略相匹配时才成立；揭示了在基于物理层安全绿色认知无线电中,次级用户获得的历态安全能效和历态安全容量之间存在折中。三、能量收集绿色宽带认知无线电的鲁棒公平性资源分配在采用同时信息传输和功率转换技术的基于感知能量收集绿色宽带认知无线电中,研究了鲁棒地保证次级用户最大最小公平性的最佳资源分配问题。在存在频谱感知错误和不精确CSI下,分别在基于机会接入机制和感知频谱共享机制能量收集绿色宽带认知无线电中,建立了研究鲁棒最大最小公平性资源分配问题的框架。利用时间共享机制和凸优化技术,设计了鲁棒最佳功率分配和子信道分配策略。提出了一种一维搜索算法用于求解鲁棒最大最小公平性资源分配问题。仿真结果证实了基于感知频谱共享机制能量收集绿色宽带认知无线电的频谱效率要高于基于机会接入机制能量收集绿色宽带认知无线电的频谱效率。本文揭示了基于感知能量收集绿色宽带认知无线电存在多种折中,例如频谱感知性能与在最大最小公平性准则下次级用户获得的吞吐量之间的折中。四、能量收集绿色MISO认知无线电的鲁棒波束成形设计在采用物理层安全技术、同时信息传输和功率转换技术的能量收集绿色MISO认知无线电中,为了保证安全通信和满足能量收集器的能量收集需求,在不精确CSI下,研究了鲁棒安全人工噪声辅助波束成形和功率分离因子设计问题。分别在有界CSI误差模型和概率CSI误差模型下,建立了研究传输功率最小化问题和最大最小公平性能量收集问题的框架。分别根据S-Procedure和Bernstein-type不等式,在有界CSI误差模型和概率CSI误差模型下提出了一维搜索算法用于求解所阐述的问题。在有界CSI误差模型下,证实了可以获得最佳的波束成形方案和人工噪声协方差矩阵。在概率CSI误差模型下,利用高斯随机算法获得次优波束成形方案。仿真验证了用户在概率CSI误差模型下获得的性能要好于在有界CSI误差模型下获得的性能。本文揭示了在基于物理层安全能量收集绿色MISO认知无线电中,次级用户获得的安全容量与能量收集器在最大最小公平性准则下获得的EH之间存在折中。五、机会接入机制绿色认知无线电的高效频谱感知方案在基于机会接入机制绿色认知无线电中,为了降低频谱感知所消耗的能量,设计了一种高效的基于Cholesky分解的协作频谱感知方案。所设计的协作频谱感知方案利用Cholesky分解得到的矩阵的最大特征值作为检测统计量。根据随机矩阵理论和矩匹配方法,推导了所提协作频谱感知方案的虚警概率和检测门限。理论分析了提出方案的抗噪声不确定度,证明了所提方案的抗噪声不确定度性能要好于传统的基于最大特征值协作频谱感知方案。仿真验证了所提方案的频谱感知性能要好于传统的基于最大特征值协作频谱感知方案。