认知无线传感器网络(CRSN)的出现缓解了传统无线传感器网络(WSN)中频谱资源不足与干扰问题日益严重的现状。然而,认知无线电(CR)技术的引进增加了能量受限的节点的能量消耗,使得节点的使用寿命极大缩短。为了使节点可持续运行,能量收集(EH)技术被引入CRSN中,基于能量收集的CRSN(EH-CRSN)网络由此产生。本文重点研究了EH-CRSN中的节能频谱感知策略,并基于频谱感知的结果,在数据传输阶段设计了一种用于最小化网络节点传输时延的信道分配机制。本文首先根据交叉熵算法的思想,基于多信道环境下EH-CRSN中节点感知频谱的调度问题,提出了一种以优化节点能量利用效率为目标的算法:EESS。此算法可以在保证频谱感知性能和满足数据节点时间需求的同时使网络能量效率得到最大限度的提高。相较于传统算法在优化网络的可用信道时间时未考虑能效优化问题,而EESS算法在优化能效时考虑了更多网络性能指标。一方面,EESS算法中频谱感知节点检测到的信道可用时间满足了数据节点所需时间的约束;另一方面,该算法控制了频谱感知节点的虚警率,使可用信道利用率得到了提高。同时,EESS算法考虑到了节点的部署成本,解决了现有算法难以应用于实际的问题。仿真结果显示,EESS算法可以在保证节点能量可持续的前提下使网络能效得到最大限度的优化。其次,本文研究了多信道环境下EH-CRSN中的信道分配策略,并提出了一种基于时延最小化的信道排序算法:OSA。基于频谱感知阶段探测到的可用信道,OSA算法通过优化数据传输阶段的信道分配问题来最小化网络中数据节点的平均传输时延。此算法将信道可用概率与信道上等待节点数作为评估信道的标准,可用概率越高、等待节点数越少的信道越容易被节点选择。仿真结果表明本文提出的OSA算法在确保网络传输性能良好的前提下,极大地降低了算法的时间复杂度。同时,此算法有效提升了数据传输的实时性,进而促进了物联网在即时通信领域的应用。