认知无线电(Cognitive Radio,CR)凭借认知功能和可配置功能,成为下一代无线通信发展的关键技术之一。该技术能够使无线通信设备根据无线环境动态调整工作参数,以高效、灵活的方式利用稀缺的频谱资源。但随着认知无线电技术的迅速发展,节点通信能力的不断提高,认知无线网络中通信数据的安全性也面临着前所未有的挑战。除了传统无线安全威胁之外,认知无线网络中由于引入了认知和重构能力,会带来新的如认知信息泄露、“频谱陷阱”、模仿主用户窃听等安全隐患。物理层安全传输技术作为区别于传统应用层的密钥加密技术,通过利用合法收发端和窃听者之间信道的差异性,设计相应的技术或策略来获得系统的安全性。其中人工噪声(Artificial Noise,AN)技术由于不需要预知窃听信道的先验信息被广泛地应用于认知无线网络的物理层安全传输中。然而,物理层安全传输策略所获得的性能很大程度上依赖于发送端获取的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。目前基于物理层安全的认知无线网络中信息可靠传输的研究,大都是假定信道条件理想的情况。对于非理想信道信息条件下的安全传输策略的设计研究较少。本文在认知无线网络多天线传输的背景下,分别针对理想信道信息条件与非理想信道信息条件,优化设计置零人工噪声和广义人工噪声两种物理层安全传输策略,旨在分析信道状态信息的获取与安全性能之间的关系,主要工作包括:1、针对MIMOME系统下的认知网络安全速率分析考虑Underlay频谱接入模式下的认知网络安全传输,在主用户(Primary User,PU)的干扰温度约束和次用户(Secondary User,SU)网络的发送功率限制下,采用人工噪声辅助安全传输策略来最大化多输入多输出多天线窃听(Multiple-Input Multiple-Output Multiple-antenna Eavesdropper,MIMOME)系统中次用户安全速率。由于MIMO信道的复杂度较高,上述安全速率最大化问题是一个非凸并且难以求解的问题,本文提出一种双层迭代算法,将内层问题通过求解一系列的半正定问题进行有效处理,外层问题转换为一个单变量的优化,从而通过一维搜索得到最优解。最后的仿真结果证明了人工噪声算法在提高系统安全传输性能的有效性。2、理想信道信息条件下人工噪声辅助安全传输策略的优化设计通过对人工噪声安全传输技术研究,我们发现根据人工噪声信号的传输方向可以将人工噪声进行置零和非置零处理。从最大化保密速率的角度来看,人工噪声置零方案并不是最优的,因为它需要牺牲部分空间自由度来降低对合法接收机的干扰影响。因此,本文基于认知MIMOME窃听信道模型,以次用户发射机的最大传输功率和主用户接收机的干扰温度为限制条件,以最大化系统安全速率为目标,研究设计了两种人工噪声安全传输算法。首先将人工噪声限制在合法次用户信道的零空间内,并通过半正定规划(Semi-definite Programming,SDP),设计了置零人工噪声安全传输算法;然后,将人工噪声置零的约束去掉,采用连续凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)方法,设计了广义人工噪声安全传输算法。最后,通过对两种方法的计算复杂度和性能进行仿真比较,结果表明:广义人工噪声安全传输算法相比于置零人工噪声算法具有明显的性能优势,但是置零人工噪声安全传输算法具有较低的计算复杂度。3、非理想信道状态信息下的鲁棒性人工噪声安全传输策略研究针对发端获取的主用户信道状态信息和次用户信道状态信息都存在误差的情况下,以最差情况安全速率最大化(Worst Case Secrecy Rate Maximization,WCSRM)为目标,研究设计了鲁棒人工噪声安全传输算法。首先,对不确定性信道进行建模;其次,由于信道存在误差边界,对人工噪声协方差矩阵和发送信号协方差矩阵的联合优化是一个NP-hard问题,通过运用S-Procedure引理及引理的推广,将主用户干扰功率约束和次用户安全速率约束转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMIs),原始非凸问题转化为一个半正定规划问题。最后仿真验证设计算法的鲁棒性。