集传感器技术、微机电技术、嵌入式计算与无线通信等技术于一体的无线传感器网络,能够实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,传送给需要此信息的用户。无线传感器网络具有十分广阔的应用前景,如国防军事、环境检测、医疗卫生等,将会给人类生活的各个领域带来深远的影响。能耗均衡路由协议和非视距环境下移动节点定位机制一直是无线传感器网络的重要研究内容,本论文针对以上两个关键技术进行了系统、深入的研究。主要研究内容和成果体现在以下几个方面：分析了节点能量消耗因素并建立了节点能耗模型,针对无线传感器网络数据采集系统易形成网络空洞的问题,提出了一种能量消耗均衡的路由算法。采用分环策略将网络进行环形分割,并利用能量均衡公式确定每个环内节点的个数,以实现环间节点能量消耗均衡；通过环内能量平衡路由算法,以实现环内节点能耗平衡,延长了网络寿命。考虑到节点位置误差对地理路由的影响,提出了一种具有位置误差的能耗均衡地理路由算法。根据源节点估计出的与下一跳候选节点间的期望距离、期望角度和节点剩余能量建立目标函数,并采用主元分析法计算该三项指标的加权因子,在此基础上选择使目标函数值最大的节点作为下一跳节点建立路由机制。该算法在保证网络能耗均衡的同时,提高了数据传输成功率。分析了非视距误差对移动节点定位的影响,提出了一种基于误差先验知识的非视距移动节点定位算法。根据视距和非视距误差先验知识,鉴别距离测量值中是否包含非视距误差；若包含则根据计算出的个数比对非视距误差进行校正,采用校正后的测量值计算移动节点的位置。该算法削弱了非视距误差,明显提高了定位精度。将滤波方法引入到移动节点定位中,提出了一种基于平行卡尔曼滤波的非视距定位算法。将测量值分别输入到基于视距和非视距误差先验知识的卡尔曼滤波器中,分别得到两个滤波器的输出估计值；然后根据马尔可夫转换模型,计算出两个滤波器输出值的加权因子,从而进行线性加权数据融合,得到校正后的测量值对移动节点进行定位。该算法较好的抑制了非视距误差,提高了移动节点的定位精度。针对非视距误差参数不易获得的问题,提出了一种基于非参数法的非视距定位算法。通过极大似然法估计出移动节点的初始位置,根据初始估计位置与信标节点间的残差,鉴别出视距环境下的测量值,从而对移动节点进行定位。该算法无需事先获得非视距误差参数,且实现了对非视距误差的有效抑制。本文系统地研究了无线传感器网络能耗均衡路由协议和非视距环境下移动节点定位的理论,并对提出的相关算法进行了仿真实验。通过与其他方法的对比分析,证明了本文所提出的算法具有可行性、有效性和先进性。