无线传感器网络的出现为人们感知物理世界提供了新的手段。在应急响应和环境监控等应用中，不仅需要传感器节点来检测事件的发生，还需要控制执行器节点及时地处理事件。基于这些应用的迫切需求，无线传感器/执行器网络（Wireless Sensor and Actor Networks，WSAN）近年来引起了科研人员的密切关注。本文根据国家自然科学基金重大研究计划“非常规突发事件应急管理研究”的指导，以地震灾后救援为应用案例，讨论了如何利用WSAN来实现对突发事件的实时监测和数据收集。针对突发事件数据传输的特征和需求，本文对WSAN的数据传输机制展开了研究，主要完成了以下几个方面的工作：1.本文将突发事件相关的数据归纳为两类：事件报告和感知数据。事件报告的传输以事件为驱动，对传输过程的实时性和可靠性有较高的要求；感知数据的数据量较大，需要对传输的能量消耗进行优化。针对数据的异构性，本文对现有的WSAN传输机制进行了综述和分析，总结了现有工作尚未解决的问题。2.为了刻画执行器节点的移动性对数据传输的影响，本文建立了基于虚拟Agent的WSAN模型。该模型把数据包的无线传输描述成虚拟Agent（智能体）在网络中的移动，从而将与移动执行器节点进行数据传输的问题转化为虚拟Agent在网络中搜索执行器节点的问题。该模型从多智能体系统（Multi-AgentsSystem, MAS）的视角，为与移动节点进行数据传输的问题提供了新的解决思路。3.本文讨论了执行器节点的移动性给事件报告传输的可靠性带来的影响，并采用MAS中的重复污染问题刻画了执行器节点移动所导致的数据丢包问题。为了解决这个问题，我们将广播机制与MAS中Blocking机制相结合，设计了Ballooning算法。Ballooning算法能够有效地避免重复污染问题，保证了事件报告能够在有限时延之内传输到执行器节点。4.本文研究了如何利用执行器节点的移动性来降低事件报告传输过程的时延与能耗，根据MAS中利用足迹信息追踪目标的思想设计了TS算法。TS算法令执行器节点在移动过程中主动地留下足迹信息，传感器节点则利用足迹信息进行路由选择，以此降低了事件报告传输过程的时延和能耗。TS算法还考虑了足迹信息带来的传输冗余问题，通过分布式的冗余去除机制降低了传输过程的能量消耗。5.为了减少执行器节点位置更新带来的能量消耗，本文提出了基于移动策略的MLS算法。在MLS算法中，执行器节点会向源节点更新它的移动策略信息。源节点则通过移动策略信息预测执行器节点的当前位置，以此完成感知数据的传输。MLS算法可以在保证传输可靠性的前提下，降低更新过程的能量消耗，提高算法的可扩展性。6.针对感知数据传输过程中能耗优化与均衡的问题，本文提出了混合分簇与路由的HCR算法。HCR算法通过基于分簇的数据融合技术降低了数据传输量，同时采用动态的分簇结构均衡感知数据传输过程的能量消耗。HCR在簇首选择算法中融入了梯度路由算法的思想，通过簇首节点之间交换梯度信息，提高了簇间多跳传输的实时性和能耗效率。