在传统的频谱资源分配中,节能机制对用户的影响也比较均衡。认知无线网络(Cognitive Radio Networks,CRN)把用户分为授权用户和未授权用户。本文基于动态频谱分配,在离散时间结构下,研究了CRN中的节能机制及性能优化问题。首先,为了提高未授权用户数据包的响应性能,引入提前唤醒阈值,提出一种基于(N,T)混合策略休眠模式的节能机制NT-ISM-ESS(Energy Saving Strategy with Interruptible Sleep Model of N,T Strategy)。在离散时间结构下,建立一种带有(N,T)混合策略的可中断单重休假排队模型,运用矩阵几何解方法构造二维马尔科夫链进行模型的稳态分析。结合数值实验进行节能机制的性能评估。其次,为了提高系统的能量节省水平,基站会根据当前需完成的辅助工作量,进行H(7)H(28)1,2,3,(8)次连续休眠,提出一种基于多级适应性休眠模式的节能机制HT-ISM-ESS(Energy Saving Strategy with Interruptible Sleep Model of H,T Strategy)。在离散时间结构下,建立一种带有多级适应性的可中断休假排队模型。运用矩阵几何解的方法,构造三维马尔科夫链,评估未授权用户数据包的平均逗留时间和系统的能量节省率。结合数值实验进行节能机制的性能分析。然后,折中提高系统的能量节省率和未授权用户数据包的响应性能,整合N-策略和多级适应性策略,提出一种基于新型休眠模式的节能机制NHT-ISM-ESS(Energy Saving Strategy with Interruptible Sleep Model of N,H,T Strategy)。在离散时间结构下,建立一种带有(N,T)混合策略和多级适应性的可中断休假排队模型。运用矩阵几何解的方法构造三维马尔科夫链,评估未授权用户数据包的平均逗留时间和系统的能量节省率,结合数值实验进行节能机制的性能分析。最后,进行系统实验,得出休眠参数、休眠次数、唤醒阈值等不同系统参数对系统性能的影响,验证所提出的NT-ISM-ESS,HT-ISM-ESS,NHT-ISM-ESS的有效性。建立系统成本函数,改进人工蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)联合优化NT-ISM-ESS的休眠参数和唤醒阈值,联合优化HT-ISM-ESS的休眠参数和休眠次数,联合优化NHT-ISM-ESS的休眠参数、休眠次数和唤醒阈值。