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研究了在认知无线电AdHoc网络（CRAHNs）中基于大规模多输入多输出（Massive MIMO）上行系统的能效资源分配算法。簇头采用迫零（ZF）接收，且考虑在电路功率消耗、各节点的最小数据速率以及最大发射功率的情况下，建立基于能效下界的非凸优化模型。根据分数规划的性质，将能效最优化问题中分数形式转化为减式形式，从而利用凸优化求解最优接收天线数和各节点发射功率来获得最大能效。仿真结果表明，所提算法在能效上近似最优值，能够满足各节点最小数据速率及最大功率的约束条件，且能以较小的迭代次数收敛到最优能效性能。