无线传感器网络以其易部署、自组织、成本低、自愈能力强等特点,在军事侦查、环境监测、医疗护理、空间探索、灾难救援等领域展现出了广阔的应用前景。节点定位是无线传感器网络众多应用得以开展的基础,数据收集是无线传感器网络的关键支撑技术,设计适合于无线传感器网络特点的节点定位及数据收集机制具有重要意义。针对传感器节点资源受限的问题,以与邻居节点距离误差和作为效益函数,提出一种基于博弈论的分布式定位模型。给出了该博弈模型为潜在博弈的形式化证明,并从理论上证明了纳什均衡的存在性。通过与邻居节点进行策略信息交互,提出基于潜在博弈的分布式定位算法,设计了博弈策略空间的决策机制与未知节点的升级机制,以避免陷入局部最优并提高收敛速度。进一步,通过判断节点与邻居之间的测量距离和估计距离的大小关系,将节点定位问题建模为基于虚拟力的分布式定位模型。引入置信度的概念以衡量节点定位准确程度,提出基于虚拟力的分布式节点定位算法,利用置信度较高的邻居节点的推拉作用,实现全网节点的快速准确定位。一系列仿真实验验证了所提算法的有效性。在数据收集过程中,多跳通信及多对一的网络流量特征极易引起数据丢失和节点失效,严重影响数据收集的可靠性。为此,建立了基于压缩感知的节点能量消耗模型,对数据进行压缩处理,以降低网络中的数据流,提高数据收集性能。并利用无线充电技术设计了节点能量补充机制,分别提出了基于最短距离的无线充电车辆充电停留点选择算法和基于遗传算法的无线充电车辆充电停留点选择算法,以提高无线充电效率。进一步,针对数据恢复问题,提出了基于权重因子调节的正则化自适应匹配追踪算法,在无需知道信号稀疏度的情况下实现信号的精确重构。大量仿真实验验证了本文所提算法的有效性。