近年来,人们将移动汇聚节点引入无线传感器网络,创造了带移动汇聚节点的无线传感器网络。这种无线传感器网络的主要特点是直接数据传送和周期性数据收集。在直接数据传送中,感知节点采用单跳方式将数据发送给移动汇聚节点;在周期性数据收集中,每轮数据收集包含如下步骤:移动汇聚节点从固定位置出发,访问所有的感知节点,然后回到固定位置准备下一轮数据收集。在这两种方式的共同作用下,不仅需要考虑网络的生存时间、感知节点的能耗,更要考虑移动汇聚节点的续航能力、感知节点之间的能量消耗速度以及每轮的数据收集延迟。本文通过研究移动汇聚节点的线路规划来解决引入移动汇聚节点后出现的新问题。本文的主要内容如下:首先,本论文研究了移动汇聚节点的最短线路规划。缩短线路长度是增加移动汇聚节点续航能力的主要方法,以往的研究让移动汇聚节点运动到感知节点附近位置进行数据收集,而没有考虑感知节点信号空间特征,导致规划的线路并不是最短线路。本文将考虑感知节点无线信号的空间覆盖特性,规划出最短的线路。在研究中,感知节点被看作空间中的圆盘形区域,移动汇聚节点穿越所有感知节点的圆盘形区域从而获得最短线路。本文将移动汇聚节点最短线路规划问题建模为混合整数非线性规划,并分别提出了枚举剪枝算法和变量分离算法来求解。枚举剪枝算法是全局最优算法,可以获得最优解;变量分离算法是局部最优算法,可以获得近似最优解。大量实验表明,枚举剪枝算法规划可以规划出最短线路,但算法复杂度高,适用于小规模网络;变量分离算法可以规划出近似最短线路,算法复杂度较低,适用于大规模网络。其次,本论文研究了移动汇聚节点的能量平衡线路规划。最短线路的研究发现:感知节点的能耗与移动汇聚节点线路长度之间存在此消彼长的关系,而以往的研究往往忽略这个问题。本文将考虑感知节点能耗与移动汇聚节点线路规划的关系,为移动汇聚节点规划出能量平衡线路,使得所有感知节点能量消耗速率相同。在每轮数据收集过程中,我们期望储能少的感知节点的剩余能量较多,并将能量平衡线路规划问题建模为最大-最小优化问题。由于感知节点的能耗与通信半径有直接关系,本文将最大-最小优化问题转化为移动汇聚节点的线路调整问题和感知节点的通信半径调整问题,并分别提出锚点位置调整算法和通信半径调整算法。大量实验表明:通过少数几轮的数据收集,移动汇聚节点的线路就可以达到平衡状态;当移动汇聚节点的线路就处于能量平衡状态时,所有感知节点能量消耗的速率基本一致。最后,本文研究了对于移动汇聚节点的最小数据延迟线路规划。从周期性数据收集模式可以看出:移动汇聚节点数据收集的延迟较大,单纯缩短移动汇聚节点的线路并不能有效减少数据延迟。本文在移动汇聚节点线路规划中引入运动数据收集的机制,让移动汇聚节点在移动的同时进行数据收集,进而较少数据延迟。最小数据延迟线路规划问题不仅需要考虑移动汇聚节点的线路规划,也需要考虑感知节点的访问调度,本文综合这两个要求将最小数据延迟线路规划问题建模为整数规划问题,并提出了替换算法求解。通过大量实验,替换算法可以有效地计算出移动汇聚节点的近似最小数据延迟线路,并给出感知节点的最佳访问时间分配方案。