本文研究了认知中继系统中携能关键技术。认知无线电(Cognitive Radio,CR)技术作为解决频谱资源紧缺、提高频谱利用率的有效手段,其与能有效对抗无线衰落的协作中继系统的结合,得到了学术界广泛的关注。另一方面,携能技术(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,S WIPT)作为解决能量受限网络的通信问题的有效手段,其能同时传递信号与能量的特性也吸引了广大学者的注意力。认知中继网络与携能技术的结合,为当前的无线通信系统遇到的难题提供了新的解决思路和方案。本文首先研究了认知半双工系统中的携能关键技术。本文将研究重点放在了利用认知中继系统中的携能技术,如何在频谱与能量都极度匮乏的情况下,保证用户的服务质量(Quality of Service,QoS),能够达到怎么样的服务程度。本文研究的网络工作在正交频分复用技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统下,建立了在用户QoS需求约束、主用户干扰约束下的联合优化功率分割因子、子载波分配与功率分配的问题模型。为了最大化次网络的容量,我们利用时间分享条件和对偶方程的凸优化方法,提出了一种联合优化算法。仿真结果表明,我们提出的调度算法,相较于传统的算法,不仅有着更好的系统容量,还能够完美的满足用户的需求。接着本文研究了认知全双工中继系统中的携能关键技术。目前大部分的研究集中在半双工中继,但是全双工中继相较于半双工中继有着同时发射、接收信息的特性,能够更高效的利用频谱资源,因而很有研究的价值。与传统的全双工研究不同,本文提出了一种中继策略,本据此设计了自循环中继携能收发机架构,该架构不需要中继自干扰消除,反而将中继传输过程中产生的自干扰能量收集作为传递信息的能源。本文以最大化次网络为目标,在干扰受限、能量受限的约束下,利用凸优化的子梯度算法求解问题,对比分析了两种中继策略的性能,研究了认知全双工OFDM系统中的携能技术。