随着嵌入式技术、计算机技术和无线通信技术的发展，推动了无线传感器网络的进一步发展。无线传感器网络是由大量无线传感器节点构成的自组织通信网络。无线传感器网络节点将从传感器采集到的物理信息通过无线网络汇总给数据接收节点。因为无线传感器网络的脆弱性和易受干扰性，大量传感器节点向数据接收节点发送数据时，必然导致互相干扰，发送冲突。造成大量的网络丢包，数据失真。更严重的是，由于通信过程中无谓的丢包，重发所带来的额外开销，将极大的制约无线传感器网络的应用和普及。许多研究表明在无线传感器网络中节点用于通信的能量消耗远远高于用于CPU及其他电路能量的消耗。额外的重发负担，将严重的减少无线传感器网络节点的生命周期，从而影响到网络的正常运作甚至造成网络瘫痪。通信协议的好坏直接影响到网络的寿命，一个简单有效的通讯协议可以大大减少能量的消耗，延长网络的使用寿命。　　多信道通信和无线网络定位是优化无线传感器网络通信协议的两个重要方面。无线传感器网络中，公用单信道的多节点同时传输数据，网络丢包和数据失真的情况直线上升，定会严重影响数据的采集与分析。采用多信道通信技术，为这种竞争激烈的通信环境提供了新的解决方案。同时，支持向量机(SVM)技术则为无线传感器网络的定位提供了更为准确快速的解决途径。支持向量机建立在结构风险最小化理论之上，有效地避免了“维数灾难”等问题。研究表明，对比神经网络等其他分类方法，支持向量机在解决如网络定位等高维输入空间分类问题上表现出特有的优势。　　本文针对我们长期从事的奶牛发情监控研究，设计了一种基于SVM的无线传感器网络多信道通信协议。主要的工作包括：　　1.提出了基于SVM网络定位的无线传感器网络多信道令牌分配协议框架。无线传感器网络的节点通信以该框架为基础，在每次需要通信的时候都将其到无线传感器网络中各通信节点的信号强弱状态发送到控制节点进行通信信道进行预约申请。控制节点调用支持向量机对输入的这一组信号强弱状态进行分类，从而识别出当前传感器节点所在的无线传感器网络的最优通信区域，然后根据通信区域分配通信信道。　　2.分析研究针对空间位置识别的支持向量机数据分类算法。将LIBSVM算法移植到控制节点上，本文将SVM应用于无线传感器网络信号的分类中，完成对空间位置的定位。　　3.根据现有的无线传感器网络系统，对本文所提出的通信协议进行了仿真和验证。经过对不同实验目标长时间的实验结果反复实验表明，本文提出的基于支持向量机网络定位的多信道令牌分配协议，能够有效的避免网络冲突和节点等待的时间，大大减少节点饿死的次数。