水下无线传感器网络(UWSN)在水下污染监测、海洋数据收集、灾害预警、航行辅助、军事监控等诸多领域都有着广泛的应用前景。由于水下节点通常由电池供电,且续电困难,节能是UWSN的一个重要研究课题。本文结合国家自然科学基金项目,研究UWSN的资源调度策略,以降低网络的能耗,延长网络的生存时间。首先,针对UWSN的数据包通信,研究数据包发送过程中的中继节点选择问题,以及通信过程中的功率调度问题。对于水底固定节点间的数据包传输,提出了延时约束下的低能耗中继节点选择策略。对于两个节点间的直接数据通信,提出了基于误码率的功率调度策略,实现了有效数据通信过程中的能耗最优功率调度。对于水下节点与基站之间的通信问题,研究了泛洪路由过程中的功率调度问题,通过调节发送功率来控制泛洪区域,实现了低延时、低能耗的数据包发送。其次,考虑到水声通信可用频段较小的特点,研究认知水声系统的接入调度问题。可以将主要用户的信道状态描述为一个隐马尔可夫模型,水下节点根据历史的观测信息不断地识别隐马尔可夫模型,并基于贪心策略选择空闲概率最大的信道进行检测和接入。考虑到可能存在一些恶意的干扰者为了阻碍水下节点的通信会故意地占用某些信道,本文提出了抗干扰信道检测策略。然后,研究了线性最佳无偏估计下的UWSN资源调度问题,通过合理分配每个节点发送的数据量,优化网络的能耗。当水下传感器节点的量测噪声方差已知时,可以将资源调度问题描述为一个库恩塔克问题,通过求解该问题可以实现能耗最优的资源调度。当节点的量测噪声方差未知时,利用实际估计均方差与预计估计均方差之间的偏差来动态调节调度策略,直至估计的均方差收敛至均方差约束条件。考虑到系统对估计任务有软实时性要求,通过增加冗余节点发送数据的方式实现了软实时约束下的资源调度,当每跳数据包延时不确定性较强的时候,该方法在能耗性能上有一定的优势。最后,研究了水下多目标定位过程中的节点状态调度问题。利用主被动相结合的方式,首先通过被动式方法确定目标的大致区域,然后让该区域附近的一些节点切换至主动定位状态对目标进行主动定位。考虑到目标在空间上的稀疏性,可以通过压缩传感的方法重构出不同子区域内信号源的幅值,从而判断出目标的大致方位,然后触发该区域附近的节点对目标进行王动定位,从而以较小的代价实现了水下多目标的定位。