无线传感器网络的节能算法是当今无线传感器网络研究的热点之一,如何降低网络的能量消耗,延长网络的生命周期是设计无线传感器网络重点考虑的问题。无线传感器网络节能算法大多针对分簇网络结构进行设计,其中路由协议和数据融合算法是当前节能算法的热门研究方向。在现有的节能路由算法中,由于网络能耗不均衡导致部分节点过早死亡,从而影响网络寿命的问题仍然存在。无线传感器网络中采用数据融合能够有效降低网内的数据传输量,降低网内节点能耗,现有无线传感器网络数据融合算法在数据收集效率和准确度、稳定性以及算法的适用性等方面还存在许多可以改进和提高的地方。本文针对上述问题进行了研究,主要工作内容如下:第一,提出一种基于能量感知的分簇路由协议算法,旨在降低节点能量消耗的同时尽量保证网络中各节点之间的公平性,从而均衡网络中节点的能耗,延长网络生命周期。算法实现包括以下几个步骤:首先在分簇阶段考虑节点睡眠机制,在不影响网络感应精度的条件下令簇内剩余能量低的节点睡眠;随后在数据传输阶段,簇头节点在发送数据时综合考虑周围簇头节点的剩余能量以及簇头节点之间公平性约束条件选择下一跳节点。仿真结果表明,提出的算法相比于现有的分簇路由协议算法能够达到更好的性能,均衡了网络能量消耗,延长了网络的生命周期。第二,提出一种基于神经网络的数据融合算法,旨在降低无线传感器分簇网络中簇头节点发送的数据包数量及网络误包率,以降低簇头节点用于通信的能耗,延长网络的生命周期,同时提高数据采集的效率和准确率。算法实现主要包括以下几个过程:首先根据神经元模型和神经网络结构对无线传感器网络簇内结构进行建模,确定神经网络的输入层、隐层及输出层;随后通过对网络进行训练获得隐层的径向基函数中心和方差以及输出层的权重值,从而确定整个神经网络的结构。仿真结果表明,所提算法可以有效的提高数据采集的准确度和采集效率,同时通过减少网内数据包传输量达到降低网络的能量消耗,延长网络的生命周期的目的。