无线传感器网络是目前受关注的研究领域之一,它涉及无线通信技术、传感器技术、分布式信息处理和微电子技术等学科的综合应用。由于无线传感器网络是一种能源极其受限的网络,因此降低传感器网络能耗是无线传感器网络协议的研究重点。而在无线传感器网络各层协议中,介质访问控制(MAC)层和网络层路由协议的设计传感器网络的能效性有着决定性作用,因此本文主要工作如下。论文提出了一种基于低功耗侦听(LPL, low power listening)降低前导码串音能耗及增加数据传输吞吐量的无线传感器网络MAC协议。该协议针对无线传感器网络MAC协议的低功耗侦听(LPL)中利用过长的前导码唤醒节点,导致给传感器网络增加了不必要的“串音”能耗,通过在前导码时序中接收到的接收数据包开始消息中目标结点信息与节点信息进行比较(DS-MAC),根据比较结果来决定是否继续接收后继的消息和数据。同时针对LPL中在每个传输周期中,节点接收固定的数据包,却都要消耗发送过长的前导码所需的能量的问题,引入了预留时间槽的策略(SR-MAC),延长单个接收数据周期的时序,加大了接收节点在每个周期中接收的数据量。仿真结果表明,该协议不但提高了传感器网络的能耗性,而且增加了网络吞吐量。本文提出了一种新的无线传感器网络定位辅助泛洪算法。算法用定位信息来减少不必要的数据传输,并将传感器网络划分成多个虚拟网格,虚拟网格中的传感器节点被分类为内部节点为或网关节点,内部节点中只在虚拟网格内发数据,网关节点负责网格之间的数据转发。新的方法减少了经过节点相同数据包的冗余传输,从而达到节能的目的。通过对数据分发过程的完整性的证明和不同类型网络能耗的分析以及在ZigBee平台上进行实际部署测试的结果证明辅助定位泛洪路由算法具有良好的能耗有效性。针对无线传感器网络中的多维服务负载均衡问题,建立了基于一种群粒子优化算法的网络负载均衡数学模型,提出将群粒子优化算法(PSO algorithm)应用到传感器网络负载均衡的算法—PSOB算法。PSOB算法根据网络负载情况,通过自适应调整网络节点上的服务负载来均衡网络通信流量负载。通过理论分析说明算法的应用思想和用实验结果表明算法良好的均衡效果。最后,对论文的工作进行了总结,分析所提出协议的不足并给出进一步的研究方向。