随着信息化进程的推进,现有的频谱资源已经无法满足海量联网设备的频谱需求。造成这种结果的原因主要有两方面:一方面是频谱资源的有限性,一方面是不当的频谱资源利用方式导致的低下的频谱资源利用效率。物联网是信息通信发展史上的一次重大变革。随着物联网技术的飞速发展,物联网中联网设备数量的不断增加,频谱紧缺的形势更为严峻。认知无线电是一种智能的频谱共享技术,能够动态感知、学习周围的无线电频谱情况,寻找空闲频谱,并相应地调整系统参数,使空闲频谱得到利用,从而更为高效地使用有限的频谱资源。认知物联网是将认知无线电技术与物联网设备的功能两者结合使用的新概念。将认知无线电技术应用在物联网中,从而提高频谱的利用效率,是当前的一大研究热点。频谱感知是认知无线电实现的关键基础和核心技术。本文对优化多用户协作频谱感知技术和频谱感知技术在物联网中的使用进行了深入研究。针对传输信道中的误码,本文提出可以采用结合删减策略的方法,来避免不必要的信息传输,减小报告本地判决时消耗的能量。另外,该方法将常用方法中的二元判决转化为对收到的判决结果进行计数,避免了报告信道误码导致的结果误判,从而提高了检测概率。针对协作频谱感知中认知设备的差异性和可靠性,本文的算法引入了基于信任度来给认知设备赋予不同权值的方案,提出了使用无线电环境地图来赋予认知设备不同信任度的认知物联网协作频谱感知算法,该方法可以避免实时检测信噪比过于复杂导致的计算难度大等问题。仿真结果表明,本文的算法可以改善检测性能。本文还研究了认知物联网中针对频谱感知过程的能耗优化模型。以Matlab为编程仿真工具,在满足合理的频谱感知效果的前提下,对该模型进行了多目标优化计算,得出使系统能效最优的次要用户数。Matlab的仿真结果表明,在本文设定的参数范围内,存在最优次要用户数使系统能效达到最高;当约束条件越来越严格时,最优次要用户数越大。该模型能够在满足系统检测概率和虚警概率的前提下,有效地减少能耗,是一种性价比较高的算法模型。