无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量微型廉价的传感器节点构成的分布式网络。网络中的传感器节点可对监测区域内的目标进行监测,并利用无线通信技术,以单跳或多跳的方式将监测数据传递至信息管理处。近年来,WSN因其自身良好的灵活性、优异的自适应能力和自组织能力而受到了广泛关注。然而普通的传感器节点大多由能量有限的电池供电,节点的能耗问题逐渐成为限制其发展的重要因素。在此背景下,能量采集WSN应运而生。能量采集WSN能够收集周围环境中的能量并将其转化为电能,是一种能够为传感器节点持续供能的新型网络。论文以信息能量同传和协作传输理论为基础,研究了能量采集WSN系统的功率分配算法。常见的功率分配算法有独立无协作传输算法、等功率分配算法、注水功率分配算法、信道反演功率分配算法等。传统功率分配算法中,注水算法实现的网络吞吐量最大,系统性能最优,但该算法并没有考虑系统的能量因果约束条件。针对这一问题,本文提出了改进的能量转移功率分配(Improving Energy-Transferring Power Allocation,IETPA)算法。论文主要内容和研究成果如下:(1)在能量采集WSN中,信息能量同传的实现需要借助集成式或分离式信息能量接收机结构,而分离式信息能量接收机又可以具体分为基于时间转换的接收机和基于能量分割的接收机(Power Splitting-based Receiver,PSR)。本论文借助PSR接收机,在多用户对单中继协作的系统模型下,推导了系统在解码转发(Decode-and-forward,DF)、放大转发(Amplify-and-forward,AF)模式下分别采用独立无协作传输算法、等功率分配算法、注水功率分配算法时的中断概率表达式。仿真结果证明系统采用注水功率分配算法时的性能优于等功率分配算法与独立无协作传输算法。(2)能量采集WSN的功率分配问题还需额外考虑系统的能量因果约束条件,即:系统在任意时刻消耗的能量不能超过当前时刻采集的总能量。IETPA算法是在注水功率分配算法的基础上引入了能量因果约束条件,使每一个时隙的功率分配不仅与当前时隙采集的能量相关,还与上一时隙采集的能量有关,并影响着下一时隙的功率分配。仿真结果表明,IETPA算法不仅完全能够适用于能量采集WSN,还能进一步提高网络吞吐量,降低系统中断概率,提高系统稳定性。