无线传感器网络是随着无线通信、集成电路、传感器、微电子等多种信息技术飞速发展而形成的多学科交叉研究领域,具有以数据为中心、自组织、自适应、分布式等特点。在无线传感器网络中,由于网络节点体积微小,导致其通信能力较弱、能量有限,这使得路由算法的性能对于无线传感器网络至关重要,它不仅是实现能量均衡、拥塞控制的基础,更是保持网络连通性、提高数据传输可靠性的关键环节。由于无线传感器网络与应用环境密切相关,随着其应用环境从传统的室外环境向楼宇室内环境逐步扩展,对无线传感器网络及其路由算法提出了更高的要求。本文面向控制学科的新兴研究方向——无线传感器网络所涉及的理论与技术,以楼宇室内环境为具体研究背景,针对经典无线传感器网络路由算法多以室外环境为其研究背景,难以适应楼宇室内环境中多分隔、多障碍、环境动态变化等特点,基于迭代优化技术、最优化理论、群体智能优化、图论等计算方法,开展了面向楼宇室内环境的路由算法与应用技术研究。作为一项具有创新性意义的工作,论文在研究方法与思路上力求有所突破,主要研究成果包括如下四个方面:①楼宇室内环境中,由于有墙、门等障碍物,节点间的传播损耗因子各异,且随环境变化而变化,使得难以根据节点间的距离远近准确估计出节点间传播损耗的大小,严重影响路由算法的性能。针对室内无线通信的这一特点,基于卡尔曼滤波理论,提出自适应无线传感器网络室内RSSI估计算法(AIRE)。针对RSSI值不稳定的特点,算法通过对典型的卡尔曼滤波算法的改进、简化,实现对RSSI观测值进行迭代优化,从而确保了在环境参数不变状态下的RSSI准确估计;在此基础上,算法建立了环境参数跃变的判定模型,实现对环境变化的自适应。仿真和实验结果均表明,经典的滑动窗算法在环境跃变时虽然具有自适应能力,但无法实现收敛;改进卡尔曼算法kalman-simple在环境跃变时收敛速度很慢;AIRE算法在环境跃变时的收敛速度约为kalman-simple的20倍,更适合应用于楼宇室内环境中的无线传感器网络。②针对楼宇室内环境无线信道参数随环境变化而动态变化,经典无线传感器网络路由算法自适应能力有限,难以在这一环境中保证网络能量均衡与生存时间的特点,以AIRE算法为基础,提出了自适应加权的无线传感器网络室内能量均衡路由(WAIER)。WAIER利用AIRE算法实现节点间传播损耗的自适应准确估计;将路由建立过程抽象为典型的多属性决策过程,建立多属性能量均衡模型;对原始数据进行归一化处理,解决模型中数据间的不可公度性;以主客观综合赋权法和熵权系数法,实现权重随数据变化而变化的自适应动态调整;并以多种能量相关参数作为决策属性,选取最优数据转发节点,提高网络能量的动态均衡性。通过实验发现,WAIER的剩余能量均值比MTE低2.7%,比WAIER-1高1.1%,但WAIER的能量分布更加均匀,其剩余能量相对熵值为MTE的0.07倍,为WAIER-1的0.46倍,生存时间是MTE的1.93倍,是WAIER-1的1.15倍,在楼宇室内环境应用时可有效平衡网络能量消耗,延长网络生存时间。③无线传感器网络在楼宇室内环境应用时,由于与人的联系更加紧密,对路由算法的服务质量(QOS)提出了更高的要求,但楼宇室内环境无线信道参数的动态变化不仅影响了网络能量消耗,也使网络的QOS相关参数随之变化。针对现有基于QOS的路由算法应用于楼宇室内环境时,难以兼顾自适应能力与网络能耗这一问题,在AIRE算法和WAIER算法的研究基础上,提出了基于离散粒子群算法的无线传感器网络自适应QOS路由(DAQR)。DAQR将不同的QOS参数定义为不同的优化目标,将QOS路由建立过程抽象为多目标优化过程,并以经典粒子群算法为基础,结合遗传算法、小生境算法、熵权系数法,设计出面向路由建立的多目标离散粒子群优化策略,实现局部区域的路由优化。仿真实验结果表明,与经典QOS路由算法相比,DAQR在环境参数变化的条件下,其各种QOS参数均取得了较好的表现,在η取值达到20%时,DAQR-1的网络生存时间比EQR和SAR分别高28.1%和131.8%;在网络规模扩大时DAQR也显示出了较好的可扩展性,η取5%,节点数为500个时,DAQR-1的网络生存时间比EQR和SAR分别高17.3%和67.1%。证明了DAQR的QOS参数能够有效适应环境的动态变化,并且在网络规模扩大时也显示出了更好的可扩展性。④面向楼宇室内环境应用,结合面向楼宇室内环境的路由算法研究成果,构建了适用于楼宇室内环境的楼宇节能监控原型系统——基于无线传感器网络的楼宇室内环境多模态监控原型系统。针对具有新特点的室内动态网络拓扑结构,以AIRE和WAIER算法为基础,设计、实现了高效路由算法,在此基础上构建了具有较强环境自适应能力的动态拓扑结构,降低了系统运行能耗、均衡了系统中节点的能量分布。