随着无线通信、低功耗和高集成度的数字电子产品与微机电系统技术的发展,由传感器、无线通信和网络三大技术融合而形成的无线传感器网络引起了人们的广泛关注。作为影响无线传感器网络性能的一个核心方面,传感器节点及网络的节能问题已成为当前研究的热点之一。本论文重点研究了网络节点定位、网络覆盖、网络路由三方面的问题,这三方面都围绕网络节能问题来开展,提出了相应的模型和算法,并进行了理论论证和仿真验证与分析。本论文的具体研究内容为：(1)提出了一种基于遗传算法的RSSI多维定标迭代定位算法(RSSI-GA)。本文针对经典多维定标算法MDS-MAP在定位精度与矩阵计算复杂度方面的不足,引入遗传算法,设计了RSSI-GA算法,在多维标度过程中直接根据无线信号强度值组成相异性矩阵,从分析个体间的相异性和各节点的距离的几何约束关系入手,建立以未知节点为参数的优化数学模型,使用遗传算法对算法的迭代部分进行最优解的寻找,从而直接计算出节点坐标。仿真表明,该算法能有效地提高节点的定位精度。(2)提出了一种感知半径自适应调整的覆盖控制机制。本文针对传感器网络的区域覆盖问题,研究了高密度条件下传感器工作节点选取问题,提出了一种感知半径可自动调节的覆盖控制机制,即在工作节点集里,各节点具有不同的感知半径,每个节点根据自己的坐标位置和周围邻居节点的状态信息能对自己的感知半径进行有效地调节,从而减少覆盖的冗余,提高网络的有效性。能较大幅度地增加网络整体覆盖率,提高网络的能量有效利用,在覆盖节能上要优于现有的其它经典覆盖模型。(3)提出了一种新的基于网络能耗均衡的链式分簇路由协议(Energy-Balanced Chain-cluster Routing Protocol, EBCRP)。本文在分析研究了一些经典分簇路由协议的基础上,针对这些算法存在的簇头数目、簇头位置分布以及簇头选举机制不合理的问题,提出了一种基于能量均衡的链式分簇路由协议(EBCRP),该算法主要思想是把整个网络划分成若干个矩形区域,每个矩形区域被认为是一个簇,每个簇内按照阶梯算法组建路由链,然后在链上选取多个簇头轮换与基站通信,从而避免簇头的过早死亡,保证各节点能量消耗的均衡性。仿真表明EBCRP算法在节能、稳定性及延长网络生命周期等方面,比经典的分簇路由协议性能更优。(4)提出了一种基于粒子群优化算法的高能效分簇路由协议(Efficient Energy Cluster-based Routing Protocols,EECRP)。该算法的主要思想是：簇头采用多跳通信的方式将数据传输至汇聚点,网络拓扑采用非均匀分簇的思想,以解决热区问题,并且在确定簇头的过程中考虑了邻居节点的状态信息,应用粒子群(PSO)算法来优化簇头的选择,防止簇内过早地出现盲节点,以此达到能耗均衡的效果。仿真结果表明,该算法优化了网络中的能量消耗,显著的延长了网络存活时间。(5)提出了一种基于蚁群算法的高能效三维空间路由协议。本文针对目前无线传感器网络路由协议缺乏一个具有通用性,并满足无线传感器网络中能量高效、可扩展、鲁棒性好且有快速收敛性特点的路由协议规范的问题,提出了一个基于蚁群算法的智能无线传感器网络路由协议,该协议有一个通用性较强的协议主体,可以方便的针对特定应用进行相应的扩充,同时该协议特别适合于三维空间中无线传感器网络的应用。该协议具有分布式计算,分布式信息存储,路由通信代价少及本地存储信息量小,低能耗,能量负荷均匀等特点。本文以上五个研究内容都是围绕无线传感器网络的节能问题从不同方面展开的,旨在从网络节点定位、网络覆盖、网络路由三个无线传感器网络最重要的研究方向探索网络节能算法,仿真结论表明,本文的研究成果在提高网络节能效率方面有良好的表现。