在有限的能量供应下最大限度地延长网络生命期是无线传感器网络应用面临的主要挑战之一,尽可能地提高能量效率是延长无线传感器网络生命期的关键。在本文中,主要致力于如下两方面来提高网络能量效率:降低通信能耗以及均衡网络能耗。具体来说,本文主要通过控制分簇过程、优化分簇尺寸、采用移动Sink节点、优化分簇间通信能耗以及结合压缩感知理论等方式来提高能量效率。为此,主要完成了如下具有创新性的研究成果。针对WSNs中“热点问题”引发的能耗不均以及簇头选举过程中的无政府状态所带来的能耗,提出了一种基于进化博弈理论的节能分簇路由协议——EEREG。主要从降低分簇过程中的能量开销以及均衡分簇间的能量消耗来提高能量效率,从而延长网络生命期。其中包含一种旨在缓解“热点问题”的最优分簇尺寸数学模型,此基础之上提出了最优分簇尺寸算法——OCS。此外,为了缓解簇头选举过程中存在的无政府状态带来的能量浪费,EEREG包含一种用于规范簇头选举的进化博弈模型。最后,为了评价EEREG的能量效率,设计并实施了大量的仿真实验,并且将实验结果与经典分簇路由协议进行了比较。实验结果表明,EEREG可有效地提高网络能量效率并延长网络生命期。针对时延要求低、监测区域小的应用场景,提出了移动与静态Sink节点相结合的节能策略——ESCMS。该策略使静态Sink节点位于网络拓扑中心,移动Sink节点则位于到静态Sink节点一定距离处做快速移动,到达固定站点后停留并进行数据采集。位于网络拓扑边缘的节点将感知数据发送给移动Sink节点,而中心区域的节点则将感知数据发送给静态Sink节点。整个网络中单位数据的传输距离得到极大降低,因而有效减小了相应的通信能耗。与其他只使用移动Sink节点的策略相比,ESCMS由于静态Sink节点的引入可减小传输距离,从而延长网络生命期并提高了数据吞吐量。理论证实:ESCMS可以有效地延长网络生命期。此外,设计并实施了一系列仿真实验,实验结果表明:ESCMS策略与仅采用静态Sink的策略以及仅采用移动Sink节点的策略相比,可有效提高在给定应用场景下WSNs的能量效率并延长网络生命期。针对无线传感器网络的簇间通信能效进行了详细研究,指出了簇间通信中存在的能效低下问题。通过简单案例指出了簇间能效低下的根源,即各簇头节点的自私性导致了簇间数据流量分布不均,进而引发簇间能耗分布不均。为此,提出了用于规范簇头节点行为的非合作簇间路由博弈模型,得出并证明了该博弈的Nash均衡点(NEP)。在此基础之上,提出了一种节能簇间通信算法——EIRNG。最后,进行了详尽的仿真实验,分别针对网络的能量效率以及网络性能进行了横向及纵向对比。实验结果表明,EIRNG可有效地提高簇间能量效率并延长网络生命期。针对无线传感器网络中的数据相关性问题,指出了数据相关性的分类及其产生根源。提出了基于压缩感知理论的节能分簇路由协议——EECSR,以降低数据时空相关性带来的数据冗余。同时,相比于传统的层次型压缩感知节能策略,EECSR还考虑了簇头节点位置分布对能耗的影响以及簇头节点选举与轮换开销。为此,EECSR提出了最优分簇数目以及最优簇头节点位置分布。此外,为有效降低分簇以及簇头节点轮换所带来的能耗不均及浪费问题,提出能距比概念、备份簇头节点(Backup Cluster Head,BCH)角色以及簇头节点角色切换机制。最后,为了证实EECSR的有效性,进行了大量仿真实验,并将EECSR与经典分簇路由协议LEACH、TEEN、PEGASIS、LEACH-ERE及基于压缩感知路由协议CDG、HCDG进行对比,实验结果表明EECSR可在降低网络通信量,同时有效延长网络生命期。