认知无线传感器网络(Cognitive Wireless Sensor Networks,CWSN)是将传统无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)与认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术相结合产生的一种新型的智能化网络。认知无线传感网可以利用频谱感知技术发现授权频段内的频谱空穴,机会式接入进行通信,因此该网络可以同时在ISM频段和授权频段进行通信,可以及时发送节点收集的环境信息,解决频谱资源紧张的问题。同时考虑到认知无线传感器网络的节点计算能力不强并且能量有限,需要设计出相对节能高效的频谱感知算法。该文提出了一种改进的基于认知无线传感器网络的频谱感知方案。首先,在能量检测模型上,引入了基于信噪比的可变权值进行加权检测,对判决统计量进行优化,每个节点根据实时信噪比优化权值,可以削弱处于不利位置的节点的影响。仿真结果表明,可以提高网络检测性能。其次,该文在上述改进的基础上引入了双门限频谱感知技术,将落在模糊区的统计量进行二次判决。仿真结果表明,该综合改进的频谱感知算法可以有效地提高网络的检测概率,降低虚警概率。再次,针对CWSN的能量有限的问题,提出了一种分簇认知无线传感器网络中的节能路由优化方案。该方案以现有的分簇路由协议为基础,优化了簇头选举机制,考虑了节点剩余能量和相对位置等因素对竞选簇头的影响;在成簇阶段,节点优先考虑就近与基站进行通信,其次再考虑加入普通簇内。同时,对节点的频谱感知功能引入了睡眠机制,在满足目标检测概率与虚警概率的条件下,优化了参与频谱感知功能的节点的数目,降低了能耗。仿真结果表明,该综合改进算法的能耗更小更均衡,网络的生命周期得到了延长。