无线传感器网络是由大量无处不在的、具有无线通信与计算能力的微小传感器节点构成的自组织分布式多跳网络，是能根据环境自主完成指定任务的智能协同系统。无线传感器网络是新一代的无线网络系统，集成了传感器、微机电系统和无线通信三大技术，是一种全新的信息获取和处理技术。随着无线传感器网络研究的深入和多媒体应用需求的增长，迫切需要将信息量丰富的图像、音频甚至视频等媒体引入到以无线传感器网络为基础的环境监测活动中来，实现细粒度、精准信息的环境监测中，因此，高数据率无线传感器网络应运而生。高数据率无线传感器网络将逻辑上的信息世界与真实物理世界融合在一起，将改变人与自然交互的方式。由于高数据率无线传感器网络相比传统无线传感器网络有不同的特点，所以本论文主要研究了高数据率无线传感器网络中的两大热点问题：新型节能策略和QoS新机制。本论文主要从基于负载均衡和能量感知的新型路由协议、基于MST的混合型拓扑控制算法两方面来研究高数据率无线传感器网络的新型节能策略。目前无线传感器网络的路由协议都是基于网络负载率较低的假设，只考虑了无线传感器网络的能量约束，但是高数据率无线传感器网络并不如此。根据高数据率无线传感器网络的能量高效需求和大数据量的特点，本论文提出了一种新型的LBEAR(Load Balanced and Energy Aware Routing)协议，LBEAR协议综合考虑了节点能量消耗状态和节点的负载拥塞程度，均衡了网络能量分布和负载分布，通过均衡网络资源延长了网络生存周期，从而提高网络的节能特性。通过比较分析分簇机制和节点发射功率控制机制的优缺点，本论文提出了一种适合高数据率无线传感器网络的MCTC(MST-based Clustering Topology Control)算法。MCTC算法采用了“最大能量最小距离”分簇机制将高数据率无线传感器网络分为两层结构，簇内成员与簇头之间、簇头与基站之间分别采用最小生成树算法确定邻居关系，从而决定节点发射功率，同时还可以利用簇头节点对簇内传感信息进行数据融合来降低通信数据量。仿真结果表明MCTC算法可以降低网络功耗，延长网络的生存周期，算法性能与全局最优的最小生成树算法接近。本文对高数据率无线传感器网络QoS新机制的研究主要包括两部分：基于群蚁算法的新型QoS路由协议和跨层QoS优化设计。本论文探讨了高数据率无线传感器网络QoS多约束路由问题的数学模型，提出了一种高数据率无线传感器网络中QoS约束路由问题的具体表现——延时约束最大剩余能量率路径问题，并提出一种利用启发式蚁群算法对QoS约束路由问题进行分布式求解的ACO-QoSR(Ant Colony Optimization based QoS Routing)协议。仿真结果表明，ACO-QoSR协议提高了路径的残留能量率，同时严格满足路径的延时约束。跨层优化设计是一种崭新的无线网络协议设计哲学，本论文将跨层QoS优化设计引入到高数据率无线传感器网络领域中，提出了一种基于中间件的高数据率无线传感器网络跨层QoS优化设计模型，从整体协议栈的角度优化各层协议。然后，本论文提出了一种解决在高数据率无线传感器网络中传输多描述编码(MDC)视频的跨层多径路由协议。跨层多径路由协议以最大化应用层视频峰值信噪比(PSNR)作为优化目标，由物理层和MAC层联合决定多径路由的属性，将多描述编码的各个描述分别映射到链路独立多径路由的不同路径上进行独立传输。仿真结果表明，跨层多径路由协议与K=2最小跳数路由协议相比，提高了多描述编码视频多径传输的QoS性能。最后，本论文探索了高数据率传感器节点的设计原型，提出一种基于IPv6的图像采集传感器节点设计框架。基于嵌入式ARM9设计开发的传感器节点和Sink节点拥有IPv6地址并能以IPv6协议进行高速Wi-Fi通信，Sink节点还具有双通道CDMA无线通信模块。图像采集无线传感器网络能够对环境或事件进行图像拍摄、编码处理并无线传输到Sink节点和终端用户，能进一步开发成目标识别用途的高数据率无线传感器网络系统。