近年来,无线通信的发展越来越迅速,使得用户对频谱资源和能量资源的需求急剧增加。因此绿色无线通信,作为提高频谱利用率并降低网络能耗的有效技术,是亟待研究的重大课题。基于认知无线电技术的认知无线网络,可以实现次用户与主用户共享频谱资源,能够提高频谱利用率。RF能量采集技术可以从周围环境RF能源中采集能量并转换成电能,为网络节点供给能量,实现网络节能。将RF能量采集应用到认知无线网络中,符合绿色通信的发展趋势,因此,本文研究基于RF能量采集的认知无线网络节能技术。本文主要研究内容如下:1.研究基于RF能量采集的认知无线网络中次用户操作模式的动态管理策略。次用户具备RF能量采集能力,并且能够存储能量,为后续的数据传输供能。但是次用户的能量队列是有限的,因此需要动态管理次用户的操作模式,合理高效利用采集到的RF能量。综合考虑主网络的信道占用情况和信道质量信息,本文提出了一种三个状态的离散马尔科夫信道模型。在此基础上,提出了一种基于马尔科夫决策的操作模式动态管理策略。根据信道状态和能量队列的可用能量,次用户选择最优操作模式:RF能量采集或者传输数据包,从而提高RF能量利用率、降低不必要的能量消耗、提高平均网络业务量。最后对所提策略的性能进行验证。2.本文将基于RF能量采集的认知无线网络与中继协作技术结合起来,研究认知中继网络的中继选择和功率分配算法。次用户源节点和次用户中继节点都具备RF能量采集能力和无限的能量存储队列。针对源节点和中继节点的信道状态信息的时变性、采集到的RF能量和能量存储队列中剩余能量的不均衡性,本文提出了一种中继选择算法,从M个中继节点中选择最佳中继。并提出了一种基于最佳中继的功率分配算法,均衡次网络能量,提高认知中继网络吞吐量,最后对其有效性进行验证。