无线传感器网络(Wireless sensor networks,简称WSNs)是由大量部署在目标区域的传感器节点构成,作为信息领域的新兴技术,WSN在环境监测、军事侦察、交通管理、医疗监护、智能家居等方面具有广泛的应用前景。传感器节点的存储能力、通信能力和处理能力相对较弱,通过能量有限的电池供电,且节点通常部署在环境条件恶劣或人类很难进入的区域,因此对节点进行更换非常困难。数据收集作为WSN中极为重要的操作之一,其作用是将节点感知到的数据传送到Sink节点以供用户分析和处理。电能是WSN中非常重要的资源。在数据收集过程中,有效降低节点的能量耗费是节点长时间工作延长网络寿命的关键所在。本文对不同环境下无线传感器网络的数据收集技术进行了深入研究,旨在寻找能有效降低节点能量耗费、延长网络生命周期和提高网络可扩展性的方法,本文的研究工作主要包括以下几个方面：(1)针对集中式数据收集存在的问题,在无线传感器网络中提出利用分簇技术来进行分布式数据收集。针对典型的分簇协议存在节点能量消耗不均衡,易导致节点过早死亡和网络生命周期缩短的缺点,提出一种能量均衡的分布式方法EBDSC来进行分簇数据收集。在EBDSC中,如果节点发现自己成为簇头后能承担的数据收集轮数比所有邻居都高,则该节点成为候选簇头。对于每个候选簇头,将根据自己邻居被其他候选簇头覆盖的情况,以反比概率成为正式簇头。理论分析表明,在EBDSC算法中,所有节点在O(logn/loge)个时间步内均能加入簇,算法总的消息复杂度是O(nlogn/loge)。仿真实验表明,与目前已有算法相比,EBDSC在分簇阶段有效减小了节点的能量消耗,最终有效延长了网络生命周期。(2)针对构造连通支配集作为网络虚拟主干来进行数据收集时,已有算法构造的最小连通支配集不能有效均衡节点的能量耗费,导致网络生命周期较短的问题,提出了一种能量有效的基于连通支配集的算法DGA-EBCDS来进行数据收集,通过选择能量水平和度均比较大的节点组成连通支配集,使得支配集中的节点组成一个规模不大但具有较高能量水平的网络骨干。DGA-EBCDS算法使得网络中的所有数据沿虚拟骨干在数量较少的节点中转发,能够节省节点能量,使骨干节点不会因为能量不足而过早死亡。理论分析表明DGA-EBCDS能以O(nlogn)的消息复杂度构造连通支配集。仿真实验表明,与目前已有算法相比,DGA-EBCDS在构造连通支配集时有效减少了节点的能量耗费,从而有效延长了网络生命周期。(3)针对已有数据收集算法普遍只考虑网络中节点产生的数据量是相同的情况下数据收集算法存在的问题,研究当各节点产生的数据量非均衡情况下适合多跳无线传感器网络环境的数据收集算法。首先,提出了一种基于支配集的分簇数据收集算法DSCAU。在DSCAU中,每个节点对自身剩余能量、节点邻居数量、自身和邻居产生的数据量等情况进行综合考虑来选举候选簇头。为避免正式簇头过多,候选簇头根据自身邻居被其他候选簇头覆盖的数量,以反比概率成为正式簇头。算法为了均衡簇头的能量开销,对簇的规模进行了限制。理论分析和仿真实验表明,DSCAU在多跳情况下能有效延长网络生命周期,并且能保证所有节点均能加入簇。然后,为了提高算法的适用性,本文对DSCAU算法进行了改进,提出了一种在更广范围内适用的通过移动Sink来进行数据收集的DSCP算法。理论分析表明,在DSCP算法中,所有节点在O(n/logn)个时间步内均能加入簇,算法总的消息复杂度是O(n2/logn)。仿真实验表明,DSCP与目前已有算法相比,网络生命周期得到有效延长。综上所述,本文对无线传感器网络中的数据收集技术及关键问题进行了深入研究,提出了多个性能更好的协议,能够较好地解决WSN数据收集中存在的问题,具有较高的理论意义及应用价值。