频谱感知技术是认知无线电技术(Cognitive Radio,CR)的关键,用于探测授权频谱中的可用信道。主用户(Primary User,PU)活动状态的高效检测对于有限的频谱资源利用具有重要意义。协作频谱感知(Cooperative Spectrum Sensing,CSS)可以有效地解决单节点感知不可靠的问题,但另一方面也会增加网络能耗。与此同时,当次级用户(Secondary User,SU)中存在恶意用户时,不仅增加了认知无线电传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSNs)中额外的通信开销,还会干扰其他次级用户做出正确地频谱判决,进而导致整个认知网络性能的下降。因此,优化现有的协作频谱感知方案,检测与移除恶意用户变得尤为重要。本文将围绕CRSN,重点针对协作频谱感知场景下能耗优化问题展开研究,主要工作和创新点如下:(1)首先,分析了CR技术的缘起以及发展中遇到的问题,确定了能耗优化这一重点研究指标;其次,分析了现有工作中关于协作频谱感知中节点选择方案的研究;最后,重点分析了国内外关于频谱感知中能耗优化的方案。(2)提出了一种最优频谱感知节点比率方案,优化了传统的网络拓扑结构,解决了网络中不同节点密度下的最优频谱感知节点数量问题,实验结果显示,该方案有效地降低了网络能耗,延长了网络生命周期。(3)提出了一种基于D-S证据理论的高能效的频谱感知方案,利用代表性节点选择策略解决了频谱感知准确率和网络能耗之间无法同时满足的矛盾问题,实验结果显示,该方法提高了频谱感知的准确率,降低了网络能耗。