无线传感网络(Wireless Sensor Network)是把大量的传感器节点通过无线通信的方式自由进行组织与结合形成的一种网络形式。无线传感网络不仅可以解决传统有线网络移动性差、易损坏的问题,还可以对传感信息进行及时有效的传输调度,因此无线传感网络已经部署和运用在运来越多的工业场景中,如煤矿井下的生产场景。煤矿井下的传感信息种类繁多、数量庞大,当前,多数的井下传感信息依然通过有线网络进行传输,有线网络能够较好的保证服务质量(Quality of Service)的需求,但是不能满足煤矿开采空间动态性的需求,并且网络极易受损,受损后的网络服务质量也会下降。将无线传感网络应用于煤矿的生产场景,如果能保证网络的服务质量,其移动性强、拓扑灵活的特点会很好的匹配煤矿井下生产场景的需求。无线传感网络的服务质量受到网络传输调度过程的影响较大,目前传输调度过程的处理仍然存在很多不足,如服务对象的处理、服务优先级的判定、调度方式的选择。本文针对传输调度过程中存在的上述问题,将网络中要处理的信息群体作为研究对象,利用相关算法对信息群体做出优化处理,使得无线传感网络的中的信道、节点以及时隙能够在信息传输时对于信息做出合理有效的调度处理,提升网络的服务质量和综合性能,并且将所提方法应用在煤矿井下环境中。本文主要研究内容如下:(1)将粒子群最优算法(Particle Swarm Optimization)和遗传算法(Genetic Algorithm)进行改进并结合,提出保障遗传调度算法(Guaranteed Genetic Scheduling)。在信息种群进入信道前,通过引入PSO,对信息种群进行初始化处理,将信息种群按序排列,等待传输;在信息传输过程中,通过遗传算法对动态变化的种群进行实时保障,减少网络的拥堵、丢包;在传输完成后,利用改进的PSO再次对种群进行更新,得到最终的最优输出种群序列。通过保障遗传算法的加入,完成对信息种群全传输过程的保障,优化信道对信息种群的调度,提升网络传输的性能。(2)将动态顶点染色算法(Dynamic Vertex Coloring)进行改进并和差分进化算法(Differential Evolution)结合,提出基于动态节点染色的时隙调度算法(Time-step Scheduling Based on Node-dynamic-coloring)。在信息种群的传输过程中,依据节点信息的重要程度为节点划分优先级;通过顶点染色将优先级不同的节点标注,为不同优先级种群预留时隙;通过对节点—时隙的动态调度完成对网络性能的提升和优化。(3)对本文提出的算法利用公共数据集进行对比试验,并针对煤矿井下应用场景,利用煤矿井下传感数据,进行对比实验。实验不仅选择多种未改进的算法或经典算法与本文所提出的算法在端到端时延、丢包率、吞吐量、能耗等多个QoS指标方面进行对比,还将优化后的WSN与现有的煤矿井下有线网络进行性能对比。试验结果表明:本文所提出的算法有效优化了WSN的传输及调度过程,提升了网络的QoS,保证了网络传输的可靠性及调度的有效性。该论文有图36幅,表8个,参考文献65篇。