随着无线通信技术的高速发展,无线终端以及多媒体业务日益趋向多元化,对于数据传输速率,通信可靠性和服务质量(QoS,Quality of service)等方面也提出了更高的需要,这使得频谱资源匮乏和利用率低下的问题凸显出来。而且无线通信应用领域的能量消耗巨大,在工业界占比一直居高不下,对于能源和环境来说,解决通信高能耗的弊端刻不容缓。因此,打破频谱和能量资源匮乏和浪费的壁垒已成为推动现代通信发展的动力。认知无线电(CR,Cognitive radio)技术作为提高频谱资源利用率的有效方案吸引了很多学者。它是一种智能通信技术,具有很强的学习和自适应能力,能够利用动态频谱接入(DSA,Dynamic spectrum access)和频谱共享技术来提高有限频谱的利用率。针对高能耗和低能效的问题,学者们提出了能量收集(EH,Energy harvesting)技术,该技术可以利用能量收集接收机收集被浪费的自然能源来供应通信系统所需,缓解了不断发展的无线通信应用与日益匮乏的能源之间的矛盾,实现了绿色通信的目的。融合了能量收集的认知无线网络有效地解决了阻碍现代通信发展的两大难题。协作中继通信能够有效地提高系统中用户间通信的可靠性,提升系统容量以及扩大通信系统的覆盖率。将协作中继技术引入基于能量收集的认知网络中,利用合适的协作策略和调度机制可以获得更多性能增益。因此,对基于能量收集的认知协作网络的性能优化成为当今研究问题之一。本文深入研究了认知协作网络的队列调度机制,主要工作如下:(1)对基于能量收集的认知协作网络的队列调度问题进行研究,系统中次用户(SU,Secondary user)能够接收主用户未被目的节点成功解码的数据,并在接入授权频谱后协助主用户(PU,Primary user)传输这些的数据。而且模型中次用户发射端设有能量收集接收机,用以接收主用户传输数据产生的射频(RF,Radio frequency)能量。以系统中各用户的数据队列稳定性为约束,提出一种合理的队列调度算法,实时地控制调整调度概率以实现次用户系统优化。(2)为了使研究的队列调度算法更贴近实际的通信系统,本文研究了不完美的频谱感知对带有能量收集的认知协作网络队列调度的影响。提出以保证主用户正常通信的最大可容忍队列时延为约束,它相比队列稳定性条件更加严格。基于该约束,对次用户吞吐量和队列平均时延同时进行优化。根据形成的优化问题特点,将其通过一维线性搜索方法分解为一系列线性问题,简化了优化问题求解的计算复杂度。通过计算机仿真验证了频谱感知的不确定性对系统性能的影响,并且对采用协作和非协作系统的性能进行了对比。