1.一种CRSN(Cognitive Radio Sensor Network，无线认知传感器网络)中能量有效的节点选择算法，其特征在于，该算法具体包括以下步骤：S1：综合考虑节点在协作频谱感知中的总能量消耗和性能参数；

S2：采取“OR”融合规则，仅将判决为“1”的节点的本地判决结果传送给融合中心，减少在传输过程中的能量消耗；

S3：构成节点选择的优先级函数；

S4：根据节点的优先级排序对节点进行选择，最大限度地减少能量消耗。

2.根据权利要求1中所述的一种CRSN中能量有效的节点选择算法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述的总能量消耗包括两个部分：第一部分是感知信道和处理信号所消耗的能量Ec，第二部分是向融合中心传送可靠的信息所消耗的能量假设所有节点的感知能量相同，则总能量消耗Etotal计算如下：其中，di表示节点到融合中心的距离，efs表示节点发射放大电路在单位面积内传播每比特信号所消耗的能量，Et-elec、Eelec均表示发射或接受每比特信息所消耗的能量。

3.根据权利要求1中所述的一种CRSN中能量有效的节点选择算法，其特征在于，在所述步骤S2中，设本地判决结果为“1”的节点的概率为 则 的计算如下：因此总能量消耗的计算公式变为：

其中，P(H0)为信道空闲的概率，P(H1)为信道被占用的概率， 为虚警率， 为检测率，Xi表示节点是否被选为感知节点；

将能量最小化问题转化为如下问题：

P1：Min|Etotal(n)|

Xi∈{0,1}，

其中， 表示融合中心处的检测率， 为融合中心处的虚警率，α、β表示检测率、虚警率的极值；

问题P1是一个0-1非线性规划问题，0-1非线性规划问题复杂度较高，求解困难，因此对约束条件进行合理的转化，进而将问题进行简化为：P2：Min|Etotal(n)|

Xi∈{0,1}。

4.根据权利要求1中所述的一种CRSN中能量有效的节点选择算法，其特征在于，在所述步骤S3中，构造代表节点的优先顺序的优先级函数为：其中，Ei表示节点的初始能量；根据优先级函数，对节点进行选择。

5.根据权利要求2中所述的一种CRSN中能量有效的节点选择算法，其特征在于，在所述步骤S4中，节点的选择算法具体过程如下：

1)令kmin＝0，kmax＝c，其中c为小于1且相对较大的数；当|kmax-kmin|＞ε时，

2)按照优先级函数 计算每个节点的优先

顺序，并按升序排列；经过多次迭代后，得到最优的k值和最小的节点数n。