在物联网的发展中,物联网设备的能量供给问题是制约物联网大规模发展的关键问题之一。传统的有源物联网节点体积大、成本高、寿命短、维护困难,而无源感知的提出,解决了这一问题。无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)标签的出现是无源感知发展的起点,但无源RFID标签只可以进行简单的识别,其功能比较单一,而可计算射频识别(Computational RFID,CRFID)标签的出现打破了这一限制,可计算射频标签的原型是无线识别和感知平台(Wireless Identification and Sensing Platform,WISP),内置微处理器,自身集成传感器以及可以外接任何传感器的功能使得WISP能够将感知与计算同时嵌入到物理世界中,为物联网的发展带来了新的研究思路。作为无源标签,WISP存在与无源标签发展相同的问题,即能量问题。目前WISP主要是通过反向散射技术收集到邻近阅读器的能量并存储在电容中,又由于WISP内置微处理器和其自身集成的多个传感器等特点,WISP将消耗比传统RFID标签更多的能量。因此,对于WISP的发展,能量是需要解决的关键问题。为了解决WISP能量的问题,本文首先在WISP平台上,通过实验的方法进行了能耗的分析,建立了详细的充耗电模型。将能量进行了量化,可以实时的知道标签中收集的能量值、消耗的能量值以及剩余的能量值,从而可以更好的对能量进行管理与规划。其次,在能量模型建立的基础上,提出了指数加权移动平均算法,针对WISP执行不同的任务动态的调整充电时间与起始电压,解决了WISP固定睡眠机制造成的能量浪费,优化了能量,保证了通信质量。最后,在能量优化的基础上对WISP标签进行了任务的规划,根据不同位置所具有的能量值不同,动态的进行任务的规划,提出一种改进的贪婪算法D-Greedy,使得执行完所有任务时达到能量的最大化利用,并保证了通信的质量。实验结果表明,本文算法提高了WISP的能量利用率,保证了通信质量,同时又节省了通信时间。很好的解决了WISP中能量问题。