WSN应用极其广泛，发展迅速，在越来越受到关注的同时，其节点能量受限问题以及频谱匮乏问题日益突出。针对以上问题，本文将认知无线电技术引入WSN，研究WSN中的频谱感知技术，提高频谱使用效率。首先，本文通过对几种典型的网络拓扑控制算法的分析比较，选择了LEACH协议的改进协议做为本课题研究的基础，并将其应用在本文WSN中，对网络中的节点进行分簇，由簇首选择簇内成员节点进行频谱感知。接着，本文在应用LEACH改进协议对网络节点进行分簇的基础上，对WSN的MAC层和物理层进行跨层设计，提出跨层的频谱感知模型，在物理层选择感知节点进行频谱感知时合理避让已经接入信道正处在其数据传输时隙中的节点，保证簇内节点的频谱感知任务与簇内节点的原任务（如对周围环境的监测任务等）互不影响，并通过选择簇内能量最大的节点对主用户频段进行双门限频谱检测，降低节点的感知能耗的同时使得簇内节点能耗均衡。然后，为了进一步提高频谱感知性能，本文在应用单节点进行频谱感知的基础之上将协作频谱感知技术引入WSN，结合簇内节点能耗均衡问题，通过选择合适的成员节点进行协作频谱感知延长网络生命周期。最后，本文结合以上的频谱感知方案，对LEACH协议中的数据传输方法进行改进，采用时分与频分复用相结合的模式，让成员节点在各自时隙通过使用包括感知到的主用户空闲频段在内的双频段进行数据传输，节能的同时有效避免了节点间的数据传输冲突，并且减小了簇内成员节点与簇首节点间通信的等待时延，提高了通信的实时性。实验结果表明，本文提出的跨层频谱感知方法在保证系统的频谱检测性能的同时，节约了节点的能耗，并使得网络中节点能耗均衡。通过在分簇WSN簇内使用双频段通信的数据传输方法，提高了数据通信的实时性，从而缓解了无线传感器网络中频谱资源紧张的问题。