随着网络技术和微机电系统技术的进步,以较低花费部署一组网络机器人于大范围内自动监测与收集数据是可行的。这些机器人以ad-hoc网络方式共享其感测信息,并通过协作与自适应配置构成了以监测指定环境为任务的无线传感器网络。无线传感器网络在军用与民用上均具有广泛的用途,例如战场搜救、危险环境操作、环境监测、目标跟踪和远程感测。无线传感器网络中的节点一般采用电池供电,可以使用的电量非常有限,而更换电池是困难的甚至是不可能的;但是无线传感器网络的生存时间却要求长达数月甚至数年。因此,如何在不影响功能的前提下,尽量节约无线传感器网络的电池能量成为无线传感器网络的核心问题,也是当前国内外研究机构关注的焦点。本文的目的是设计与验证无线传感器网络的节能方法。本文重点研究了几个与无线传感器网络及其能耗有关的问题。本文基于图论与机器人运动学,针对无线传感器网络分布式协作与多跳通信特点,提出了一种动态模型。该模型用Delaunay三角剖分和Voronoi图描述相邻节点的几何关系。模型中,每个节点的行为只与其一跳相邻节点和其所处环境有关。该模型为无线传感器网络中各种任务(例如网络的自组织覆盖,网络数据查询路由,相邻节点的信息共享)的完成提供了一个解决方案。为解决无线传感器网络连接与覆盖问题,本文提出了三种自组织算法。第一种方法利用微粒群算法在多目标优化方面的优势,用其改善传感器网络节点的自组织,使得网络在覆盖的均匀性、快速性和连结的可靠性方面均有较好的表现。第二种方法是一种虚拟力与粒子群相结合的分布式自组织算法。在虚拟力方法中引力与斥力共同作用,控制着网络的自组织过程,其系数的确定与传感器网络展开的效果密切相关。此算法先用改进型粒子群算法对引力系数与斥力系数寻优,然后利用这两个系数的寻优结果计算出虚拟力并部署节点。仿真表明此方法能够兼顾部署的快速性和最终的覆盖率。第三种方法将市场竞争规律应用于无线传感器网络的连接与覆盖,把传感器网络中的节点类比为市场竞争中的经济主体,把目标监测区域类比为经济资源,把对传感器网络所做的优化配置类比为市场竞争行为对经济资源的优化配置。该算法能够降低节点的计算量、移动距离及信息复杂度,也能提高网络的节能效率。针对无线传感器网络多跳转播问题,本文根据Friis自由空间方程推导出使用中继节点通信能够减少能耗的必要条件,提出了一种能量高效性单播路由算法。该算法首先对被讨论的网络剪枝,只保留满足节能条件的中继节点。剪枝后的网络被看作一个图,在给每一跳赋一个反映其能耗的代价值后可以计算出最小代价路径。仿真结果表明该算法在节省能量和算法复杂度方面能够取得较好的平衡,同时也体现了将剪枝应用于无线传感器网络的优越性和潜力。为降低无线传感器网络中射频模块的能量消耗,本文提出了一种基于指向性天线的节能策略。该方法利用指向性天线的高增益、低旁瓣特性,能够大量减少信道损失、冲突、串扰等因素引起的能耗,显著提高网络的能量利用效率。基于Delaunay三角剖分和Voronoi图,本文提出了一种数据融合方法,并结合本文提出的能耗模型对其节能原理做了分析。仿真结果表明将数据融合方法应用于无线传感器网络节能是有效的。在全文的结论部分,归纳了本文所做的主要工作和仍然存在的几点不足,并对无线传感器网络节能策略研究的发展趋势做了展望。