随着油田数字化建设的推进,无线传感器网络得到大规模的应用。受成本控制,传感器携带的初始能量有限,如何降低网络能耗成为这一领域的核心问题。虽然降低网络能耗的相关研究取得了很大突破,但仍存在网络能耗不均衡和节点能耗大的问题。因此,本文开展了无线传感器网络节点能量均衡关键技术研究,从降低网络层能耗和节点层能耗解决问题。通过对网络能耗影响因素的分析,得出路由协议是影响网络能耗不均衡的关键因素。研究发现,LEACH协议是以随机的方式选取簇头,会出现簇头分布不合理的现象,致使网络能耗不均衡;在节点能耗中,数据的发送与接收所消耗的能量最大。因此,本文确定了两个方面的研究内容,一是设计更合理的路由协议,进一步均衡网络能耗;二是提高数据传输的可靠性,减少数据传输频次,降低节点能耗。针对LEACH协议存在的问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的能量优化方法（Cuckoo Search-Grow,CS-G）。引入了平均剩余能量和剩余能量离散度两个参数,采用莱维飞行随机游走的方式选取簇头节点,能有效地解决分簇不合理的问题。然后,根据网络中节点的剩余能量和相邻跳数节点间的距离,计算得到该区域内最佳中继节点,建立最优传输路径,实现数据有效传输。最后,与LEACH、LEACH-E和QACO-LEACH三种算法进行仿真对比,结果表明,该算法得出的节点存活时间、剩余平均能量和报文总数均为最优,能够均衡网络能耗,延长网络生命周期。无线传感器网络在实际应用过程中,由于环境中存在随机噪声,会使数据传输出现误码,增加了数据重传次数,导致传感器节点能耗增大。为了解决这一问题,本文采用了基于短时傅里叶变换的特征信息识别方法。首先,利用伪随机序列的自相关特性,对信号进行编码,抑制信道中的噪声干扰;然后,采用短时傅里叶变换,对接收到的信号进行开窗分段处理,能在噪声背景下,精准识别调制信号的起始时刻,实现同步检测,提高数据传输的可靠性,以降低传感器节点能耗。现场测试结果表明,该方法具有很好的抗干扰性能,在同等功耗情况下,可以降低数据传输的频次,延长有效通信距离。