近年来,随着芯片技术、通信技术和传感器技术的飞速发展,无线传感器网络得到了广泛的应用。无线传感器网络由大量的集成有传感器单元、数据处理单元及无线通信单元的节点组成,节点与节点之间采用自组织的方式构成网络。其目的是协作感知、采集和处理布控区域中各种环境或监测对象的信息,并发送给数据接收者,可广泛地应用于国防军事、环境检测、反恐抗灾、医疗卫生等领域。无线传感器网络中的节点一般采用电池供电,且通常运行在人无法接近的恶劣甚至危险的环境中,因此节点在能量的供给上受到了很大的限制。如何节省节点的能量以延长网络的生存时间,是无线传感器网络研究领域的重要课题。本文着重研究了无线传感器网络的数据收集问题,以延长网络生存时间为主要目的。网络生存时间与节点的能耗密切相关,一旦某些关键节点的能量耗竭,网络就无法正常工作。网络的能耗主要由传输数据产生,它与节点之间的距离有关,距离越大,能耗也越大。因此,在网络中经常采用短距离多跳(Multi-hop)传输方式来传输数据,以此降低能耗。但多跳传输会增大数据传递的时延。考虑到多跳传输会引起不同节点能量消耗不均的问题——越是靠近基站的节点由于转发的数据分组量大,其能量消耗得也越快,本文提出了生存时间感知的数据收集算法(LDGA,Lifetime-aware Data Gathering Algorithm)。LDGA综合考虑网络中各节点的剩余能量与节点间传输数据的能量消耗,构建出延长网络生存时间的数据收集树。仿真分析表明,该算法可以显著地延长网络生存时间。为了权衡节点能耗与数据传递时延,本文还提出一种能耗感知的优化网络生存时间的数据收集算法,称之为分流路由算法(DTRA,Diffluent Traffic Routing Algorithm)。DTRA算法采用一个优化模型以改善每个节点发出数据比例,并采用遗传算法求解该优化问题,从而达到权衡网络生存时间和数据分组跳数。仿真结果表明:DTRA算法能显著地提高网络的生存时间,同时将数据分组平均跳数保持在一个较低的水平;在网络生存时间上,DTRA算法也比一些已有的知名算法更优。本文的研究成果使传感器网络的数据收集节能且延长网络生存时间,可应用于环境检测、生态环境保护、自然灾害预警等领域。