物联网(Internet of Things, IoT)是继计算机、互联网与移动通信网之后的第三次信息产业浪潮，被世界主要国家视为抢占新一轮经济发展制高点的重大战略产业，也是我国新一代信息技术产业中最为重要的一支。物联网将深入车联网、智能电网、智能家居、安防监控、移动支付、智能穿戴、远程医疗、智能制造等应用领域，给人们的生活带来深刻改变。截至2018年底全球物联网设备已达220亿台，据预测到2030年这一数字将达500亿。针对海量设备接入需求与当前有限频谱资源之间的矛盾，研究者们提出将能够实现动态频谱分配的认知无线电技术(cognitive radio, CR)应用到物联网中解决频谱资源短缺的问题。针对未来物联网的发展前景，基于认知物联网(CR-enabled IoT, CR-IoT)系统的基础理论与关键技术的研究已经启动。
　　由于认知物联网无线信道的开放性和广播特性，合法信号极易遭到非法窃听，这制约了认知物联网在敏感数据传输服务方面的应用。为了防止窃听，传统的基于加密算法的网络层安全技术对于轻量级物联网设备来说计算开销过大。为了弥补这一不足，研究者们提出了物理层安全技术。其中基于协作干扰的物理层安全策略在认知无线电网络中得到了较为广泛的研究。这种协作干扰策略采用协作干扰源来发送干扰信号降低窃听者的信道条件使其无法解调收到的合法信号，从而实现合法信息的安全传输。当前的研究工作存在下述局限：1)传统的基于全局最优的协作干扰源选择策略由于遍历所有候选节点的需要，如果直接应用于节点众多的认知物联网，存在开销过大，选择时间过长的缺陷；2)大多无线供能物理层安全方案只对时间切换模式下的时间分配比例和能量分割模式下的能量分割比例单独进行了优化，然而两个参数之间存在一定的关联性，有待对两个参数进行联合优化进一步提升系统的性能；3)典型的协作干扰策略要求协作干扰源在合法信号传输期间连续不断地发送干扰信号，若直接应用于能量受限的认知物联网，则可能因协作干扰源能量不足而无法实现合法信号的安全传输。
　　针对以上三个方面的不足，本文面向认知物联网易受窃听的问题，以认知物联网的绿色安全通信需求为导向，从降低协作干扰源选择开销、提升无线供能性能和降低协作干扰源能量消耗三个方面展开，采用最优停止理论、建模与优化理论和概率论等数学方法，研究认知物联网场景下的高能效协作干扰策略，为认知物联网的推广与应用提供坚实的安全保障。本文的创新性工作总结如下：
　　1)针对如何降低协作干扰源选择过程的时间开销，提出了基于最优停止理论的协作干扰源选择策略。利用单窃听者场景下的传输参数，定义了优化目标参数，构建了适用于大量候选节点场景下的协作干扰策略，以加快协作干扰源选择速度，克服了协作干扰策略在协作节点选择上的固定分配造成的安全性能不高和全遍历消耗时间过长的缺陷。并且将协作干扰源的选择问题扩展到了多窃听者存在的场景，提出了多协作干扰源的快速选择策略，以此实现安全性能和时间成本之间的平衡，使得协作干扰源选择的时间开销不再随候选节点的增多而线性增加。
　　2)针对如何提升认知物联网中无线供能方案的性能，提出了基于时分功率分割的无线能量收集方案，在合作认知物联网安全通信场景中为物联网设备有效供能。在典型的中继合作通信场景中，利用无线信号同时携带信息与能量的特性，构建了中继节点获取能量与信息转发的问题模型，采用数学分析和优化方法，有效解决了中继节点供能不足导致通信中断的问题；在此基础上，进一步建立了基于协作干扰的合作通信场景下协作干扰源节点的无线供能问题，对影响合法用户安全性能的各项参数进行了联合优化求解，并对设计方案进行了验证，结果表明该方案能够保证主用户和次级用户的安全，在确保主用户通信要求的前提下，实现次级用户之间的安全通信。
　　3)针对如何提升协作干扰方案的能量效率，进行了间歇性协作干扰方案的可行性验证。利用间歇性干扰信号对通信造成的影响建立了安全性能评价新指标，揭示了不同调制方法下安全性能与可用能量之间的关系，并发现了对应于不同可用能量间歇性干扰信号持续时间的分布规律。在此基础上，利用信号传输的不同部分对安全性影响程度不同的特点，提出了间歇性协作干扰策略的跨层设计方案。构建了以信号传输帧结构为基础的间歇性协作干扰机制，对间歇性协作干扰的干扰方式和干扰位置进行了优化设计，有力地降低了协作干扰源的能量消耗，使得有限的可用能量得以充分利用，在满足系统的安全性能需求下提升了能量使用效率。