通信信息化技术在近几年得到了快速的发展,同时无线智能设备也大量普及,使得无线频谱已成为一种非常宝贵的技术资源。认知无线电技术可以使未授权的用户感知网络中未被使用的频段,通过动态地调整工作参数来有效地利用频谱,最终使频谱利用率得到提高。然而在认知无线电网络中,主用户之间的信号传输也会受到如阴影、衰落等因素的影响,这些影响严重损害了通信双方的信道质量。这种情况下,选择合适的次级用户作为中继进行合作传输可以有效地改善认知无线电网络的系统性能。相比单中继合作传输,多中继合作传输能够获取更大的空间分集增益,使认知用户获得更高的传输速率。因此,中继选择算法尤其是多中继选择算法,主要用于解决通信双方如何高效地找到信道质量好的中继问题,是合作传输的关键技术方案。本文主要研究认知无线电网络中的多中继的合作传输问题。本文首先介绍了中继选择算法的国内外研究现状,着重阐述了本文研究的中继选择算法的必要性和创新性。然后介绍了认知无线电网络技术、合作中继技术的基本概念和相关技术,并对最优停止理论做了简单概述。接下来,本文分别从非实时数据合作传输和实时数据合作传输两个方面展开研究。在非实时数据合作传输的研究中,本文应用合作中继同步传输相同信息的传输模型,并考虑在认知无线电网络环境下,次级用户的传输不能对主用户的通信造成干扰这一限制因素。在此基础上,结合中继排序思想提出了三个基于不同排序函数的线性复杂度多中继选择算法和一个二次复杂度的多中继选择算法。这些算法能够以较大的合作中继数量获取较高的信噪比增益,从而保证了非实时数据传输的完整性。本文还通过仿真对所提出的多中继选择算法的性能做了验证和比较分析。在实时数据合作传输的研究中,本文以高清视频通话为背景构建了相应的系统模型和时隙结构。为了节省选择中继花费的时间以提高整个时隙内的传输速率,使其能够达到720P高清视频传输的标准,本文提出了基于多重停止理论的多中继选择算法,使原用户无需观察完所有中继再进行综合比较便能选出最优的中继用户进行合作传输。本文还提出了基于0-1背包问题的视频数据分配算法,使已选择的中继用户能最大限度的传输数据。最后,所提出算法的性能和高清视频传输速率也通过仿真得到了验证和分析。