无线传感器网络由部署在监测区域的大量廉价微型传感器节点组成,因为节点携带能量有限,且数量众多,部署环境复杂,往往难以更换电池或补充电量,所以如何高效使用能量以最大化网络生命周期一直是该领域的重要研究课题。在静态无线传感器网络中引入移动节点协助完成数据收集工作,是消除“能量空洞”、平衡网络能量、延长网络寿命的有效方法。目前,针对移动节点的研究主要集中在移动sink和移动中继节点上,带有移动sink的网络需要频繁泛洪sink的位置信息,这将消耗过多的节点能量,同时因为网络拓扑频繁改变,增加了拓扑构建的开销;移动中继节点往往只适用于延迟容忍型网络,不能对监测数据实时响应。本文考虑在维持静态网络原有数据传输路由的基础上,引入移动节点收集网络中不需要实时响应的周期性监测数据,而需要系统立即响应的信息则通过在静态网络中构建的路由传输到sink,在保证网络具有实时反应能力的同时,避免了sink节点泛洪带来的能耗。根据无线传感器网络拓扑结构分类,本文分别研究了移动节点在平面型网络和层次型型网络中的运动方法和数据收集方法。在平面型无线传感器网络中,为了在数据收集时延和能耗之间实现平衡,移动节点采用以自己为根建立数据收集树的方式汇聚数据,在确定移动方向时,加入概率选择因素,使得远离sink的节点有更高的概率被移动节点访问,以节省数据长距离传输消耗的大量能量;移动节点还会根据节点密度的不同,动态调整数据收集树的层数和移动距离,以在网络不同区域实现能耗平衡;最后针对移动节点移出网络区域的情况,制定了位置调整策略。在层次型无线传感器网络中,移动节点只需要访问簇头节点就可以收集到全网数据。为了使得簇内数据在移动节点到来之前有更长的本地暂存时间,本文提出了THM(最大化缓存机制)算法,将每个簇内所有节点的存储空间合并成大空间的虚拟存储器;为了在节省网络能耗和减少数据收集时间之间实现平衡,本文提出了MWF(最小权值优先)算法,通过调节运动系数,可以使移动节点能够适应具有不同要求的网络环境。通过与静态网络中的算法以及带有移动节点的同类算法在NS2平台上进行对比实验,表明本文提出的算法在延长网络寿命,平衡全网能耗上有明显的效果。