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本文在无线传感器网络众多关键技术中,通过综合考虑森林环境和小气候监测的特点,自行设计了基于ZigBee/802.15.4标准无线传感器网络节点；改进定位算法、提高定位精度；在现有的基于RSSI能量优化算法的基础上,结合接收信号强度指示、链路质量指示这两个与信道质量有关的参数、以及节点间距离参数,构造基于能量的跨层优化算法,提高无线传感器网络的生命周期；同时建立传感器节点的数据融合机制,提高采集数据质量、降低节点间通讯的能量消耗,提高无线传感器网络的生命周期。在围绕能量优化前提下,从物理层和MAC层入手设计了基于森林小气候监测的传感网功能结构和基于ZigBee/802.15.4标准的森林小气候监测传感网体系结构。根据森林小气候监测范围广、区域分散、地貌复杂的特点,设计了基于CC2520射频处理器和低功耗的MSP430F5437处理器的无线传感器网络节点以及结合ARM处理器和无线传感器网络节点的控制节点,在物理层、MAC上实现了针对森林小气候监测的无线传感器网络关键技术的研究。为解决现有无线传感器网络定位算法复杂、定位精度低、计算能耗开销大的问题,结合研究对象的特点,对经典定位算法进行改进,设计了一种适用于大规模传感网的定位算法。该算法与经典MDS算法的MDS-MAP定位算法相比,计算复杂程度更低,仅使用节点间的一跳距离来计算簇内节点的距离,回避了节点间的最短路径估计,降低了能源消耗。该算法不仅可以在规则网络中获得较好的定位精度,而且在不规则网络中进行定位计算时,仍能获得较低的定位误差,该算法为跨层能量的设计提供了基本节点间的距离参数,同时为数据融和提供地理位置参考。针对森林环境的特点,通过对无线电传播路径损耗模型以及CC2520的分析,建立了一种基于节点间距离、接收信号强度指示和链路质量指示的跨层能量优化算法。该算法适合在通信开销小、硬件要求低的场合下使用。用分段线性逼近的方法得到发送功率与接收的信号强度指示(RSSI)、链接质量指示(LQI)、节点间距离的关系。通过进一步优化得到发送功率与片码错误率、节点间距离的关系。实现了根据链路质量和节点间距离,在应用层、MAC层、物理层的跨层能量优化算法。通过在MATLAB上进行仿真,证明该算法较标准的数据发送方法在能量节省有明显的改善,该算法降低了能量消耗、减少了节点间碰撞,提高了传感网无线传感器网络的生命周期、延长了森林小气候监测周期。在以上研究的基础上,根据森林小气候监测的数据特点,建立了可信度机制自适应与加权算法相结合的传感器节点数据融合机制,对单个节点内的数据进行融合、相邻节点间的同类数据进行融合以及控制器端不同簇间数据的融合,去除冗余数据,提高数据的准确度和数据采集效率,降低数据通讯的能量消耗,提高了传感网无线传感器网络的生命周期。本文通过对上述内容的研究,结合森林小环境气候监测的特点,在节点硬件设计、定位算法改进、跨层节能算法、数据融和等几个无线传感器网络关键技术方面提出了具体实现方法,使无线传感器网络节点更加适合于森林小气候监测。