无线传感器网络(WSN，Wireless Sensor Networks)是由一组稠密布置、随机撒布的传感器组成的无线自组织网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖的地理区域内感知对象的信息，并发布给观察者。开展无线传感器网络技术研究，对于提高我国国防信息化水平，满足特殊应用领域的需要，促进核心技术的实用化，最终实现无线传感器网络应用的普遍化，形成新的经济增长点，有重要意义。本文主要对无线传感器网络基本理论、QoS模型、拓扑控制算法、路由算法和原型系统等5个方面进行了研究，主要工作及创新点包括：(1)基于任务的无线传感器网络研究方法与QoS机制在归纳无线传感器网络特点的基础上，对无线传感器网络的基本形态特征和技术内涵进行了分析和论述，提出了基于任务的无线传感器网络分类方法，并对不同种类网络的表现形态进行了讨论。在此基础上，对无线传感器网络基本结构形式进行了研究和定义，明确了节点同一性这一重要原则，指出了同基于路由表的传统网络的区别，并对簇间连通性进行了证明；针对无线传感器网络协议和软件开发问题，提出了协议和软件设计的基本原则，以及一种基于软总线的模块化节点软件体系结构。最后，通过对无线传感器网络工作中面临的三个基本问题，及其同QoS之间的关系的讨论，提出了主动QoS的概念，并对其设计思想、结构形式、工作过程和状态评价等关键问题进行了探讨，对其可行性进行了验证。(2)无线传感器网络主动QoS模型提出了一种基于中间件、面向服务的无线传感器网络主动QoS模型—QISM(QoS Infrastructure based on Service and Middleware)，对其设计思想、体系结构、关键模块和工作过程进行了论述，是主动QoS概念的具体运用。QISM是位于协议栈和应用之间的一个软件层，QISM从执行主体的角度，可以分为应用动态调整和任务主动调节2个相互关联的过程。服务发布和订阅机制，是QISM的基础。基于应用和网络反馈协商的动态调节机制，基于应用、状态和角色的QoS优化方案，基于中间件和服务发布与订阅的体系结构，以及基于Topic和功能域的表达方式，是QISM的重要特点。通过基于应用生命期和能量的动态调节模型的仿真表明，QISM通过对应用和网络的动态调节，使网络最大限度的支持应用，应用最大程度的适应网络，从而更好地保证了应用的完成，延长了网络生命期。(3)无线传感器网络动态簇组织算法提出了一种适用于无线传感器网络的分布式动态簇组织算法—DSCO(Distributed Simple Cluster Organization Algorithm)，对算法基本思想和具体实现进行了论述，并对簇组织算法的若干性能评价指标做了研究和定义。考虑到无线传感器网络节点的处理能力和能耗，以及不可靠的布署环境带来的不可靠信道，DSCO采用局部算法，仅使用局部信息，不保留路由表，避免节点在逻辑上相互依赖。逻辑简单，基于无连接的消息交换，不需要节点时间同步，是算法的重要特点。算法通过簇首轮换和全局簇重组，在平均节点能耗，延长网络生命期的同时，使网络具有良好的自愈能力。仿真结果表明，DSCO在成簇率、簇成员分布、成簇时间和拓扑控制等方面，取得了较好的结果，尤其对大规模无线传感器网络，有良好的适应能力，可以获得较高的成簇率和较快的成簇速度。(4)无线传感器网络高程ACS算法提出了高程的概念和一种基于高程诱导信息的回退蚁群算法—高程ACS，并对高程定义、算法设计思想和算法实现等进行了论述。ACS(蚁群算法)做为ACO(蚁群优化)的重要组成和发展，在解决组合最优化问题方面有独到的优势，但同时也存在运算时间长、收敛速度慢等问题，不适合在资源受限的无线传感器网络上直接应用。高程做为一种基于目的节点和源节点的全局诱导信息，反映了当前节点和目的节点之间的可达性，体现了当前节点和目的节点间的距离、当前节点到目的节点同源节点到目的节点之间夹角对路径寻优的影响。高程的引入，有效的提高了算法的收敛速度。蚂蚁回退过程的引入，提高了蚂蚁到达目的节点的概率，进一步避免了局部最优解的形成。仿真结果表明，高程ACS具有收敛和运算速度快，解的质量高、稳定性好等优点，为蚁群算法在资源受限的无线传感器网络中应用，提出了一种解决方案。(5)基于簇结构的无线传感器网络原型系统提出并实现了一种基于簇组织结构的无线传感器网络原型系统，给出了节点硬件和蓝牙Sink网关的模块结构，并对基于簇的多跳路由(CMR，Cluster-based Multihop Routing)组件的基本设计思想、组件结构和消息结构进行了详细分析和论述，最后给出了原型系统的实现和验证实例。原型系统由30个小型节点组成，节点具有较强运算能力和较高的传输带宽，支持I~2C和UART，支持光强、温度、磁场、加速度等多种传感器。系统同Crossbow Mica2系统兼容，并在蓝牙Sink网关和基于簇组织的多跳协议等方面有所突破。系统较好地满足了无线传感器网络研究中对实验平台的迫切需求，对关键理论和技术进行了验证，并已成为某国防基础研究项目的研究成果之一。