认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Network,CRSN)为传统的无线传感器网络的发展提供了新的契机。利用传感器节点认知能力,实现了频谱资源的充分利用,减少了通信竞争,提高了吞吐量。但是,认知无线传感器网络也存在一些新的问题,主要表现在资源调度和资源开销等方面,对于资源受限的无线传感器网络是一巨大的挑战。本文的研究重点主要是在认知无线传感器网络中,结合CRSN节点的频谱感知的认知特点,针对MAC层、网络层及二者的跨层,进行动态信道调度机制的研究,主要完成的工作如下:在信道交会机制方面,提出了一种基于信道使用概率的交会算法。该算法主要是在CRSN中MAC层协议,实现成对用户之间的信道通信调度。算法将节点状态分别按照发送状态和接收状态设置不同跳频序列进行信道调度,基于信道成功使用的概率设计逻辑信道,实现逻辑信道和物理信道之间的映射,实现了完全交会,减小了最大交会时间。在分簇的信道分配机制方面,提出了一种基于最大化吞吐量的节点信道调度算法。该算法在基于事件的认知无线传感器网络中,节点从事件触发区域开始,层层节点之间进行分簇,在分簇的基础上采用了一种新颖的信道调度方案,充分地发挥了CRSN节点的认知特性,分配的信道保证了具有竞争关系的同层节点之间采用不同信道传输数据,从而增强数据传输的并发性,提高了空闲信道的利用率和网络的吞吐量。在资源公平调度方面,设计了一种面向交会的信道资源公平调度算法。该算法基于MAC-网络层的跨层,进行CRSN的节点级、信道级两个级别的资源公平调度。算法首先构建以Sink节点为根的一个多叉通信树,节点在网络层选择下一跳的父辈节点进行通信,算法在初始化过程还是具体的通信过程中均没有使用控制信道。在通信过程中,利用MAC层中Rendezvous机制,根据后继结点的选择生成节点的发送和接收的信道跳频序列,所生成的序列保证既保证了节点内信道资源公平分配,也保证了在具有相同信道竞争之间相邻节点之间的资源公平调度。在基于信道交会的路由方面,设计了一种跨层的基于信道跳频的分簇路由算法。将CRSN中MAC层的交会机制和网络层的分簇机制相结合,进行信道分配和数据传输。在直接路由分簇机制基础上,采用多级分簇的方法。一级簇头和次级簇头之间采用交会信道调频序列进行通信,次级簇头和簇成员之间采用带权二分图的最优匹配机制进行信道分配,减少信道切换带来的开销,以及信道竞争冲突。这些算法的结果减少了CRSN频谱切换、延长了CRSN网络寿命、提高了网络吞吐量。本文对于CRSN在远程医疗、家庭监控、应急网络、工厂自动化等军用和民用领域,均具有重要的理论价值和实际应用意义。