无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为传感与信息采集的基础设施,专注于探测和搜集环境信息以及低层次的数据聚集。它综合利用数学、管理科学、计算机科学等众多学科的成果,有效的解决了网络的节能和安全等问题,因此无线传感器网络已经成为一个系统工程。因其模块化、小体积、低功耗、低成本和通用性好等特点,被应用于包括军事、农业等各种领域,给用户提供了一个集数据感知、密集处理和海量存储于一体的强大操作平台。　　目前无线传感器网络还没有统一的参数度量的体系和标准,随着对无线传感器网络不断的深入研究,这一技术给智能监测的应用带来了飞跃式的发展。近年来,国内外针对无线传感器网络提出了许多分层的路由优化算法延长整个网络的生命周期,从而达到解决传感器节点能量有限的问题。本文主要的研究是针对无线传感器网络路由算法,致力于在无线传感器网络对数据信息进行路由的过程中,充分利用网络路由特点并加以改进,寻找在数据信息进行路由时的最优路径,达到延长网络周期的作用。　　首先,提出基于DD思想的无线传感器网络路由改进算法,这是一种基于能量感知的路由算法,它运用蚁群理论中通过信息素浓度寻找路径这一特征思想,对节点进行剩余能量的感知和比较来选择路径。该算法有效的延长了出现第一个节点死亡节点的时间,并通过仿真验证,表明该算法与DD算法相比较,在延长了网络的生命周期方面得到了非常大的改进。　　其次,提出了基于节点密度的多跳式路由算法,该算法通过节点分布情况改进了Leach算法中对网络中簇头选举的条件,有效均衡了网络中选举簇头的位置。同时,在数据传输过程中通过对下一跳节点进行能量预测来选择路径,改变了Leach算法簇间单跳的传输方式,降低了簇头的通信代价。通过仿真实验证明,改进后的DHMP算法有效降低了传感器节点过早死亡的情况,并减少了数据信息传输过程中的能量消耗,有效的延长了网络的生命周期。　　最后,本文运用DP理论中提取特征点来表现整体数据特征的思想提出改进的有损数据压缩算法,对传感器节点采集的数据信息进行压缩,该算法针对采集到的有特征点数据进行传输,有效的释放了节点有限的内存空间,并通过仿真验证了该算法在波动较大的数据提取中效果非常显著。