无线传感器网络(WSN)成本低、配置灵活、有自组网能力、对环境影响小而广泛应用于国防军事、环境监测、医疗护理、商业应用等多个数据领域。然而传统的传感器网络节点数据收集算法复杂度高,与路由结合效果不理想,不能满足无线传感器网络能量高效的节点数据收集以及复杂数据查询属性决策等问题。因此亟需对无线传感器网络路由及数据收集、查询研究,使传感器网络的应用更为广泛。动态传感器网络路由在一定程度上提高了传感器节点数据转发的能耗效率。然而动态传感器网络sink节点本身可移动的复杂性,使得在传感器数据传输中很难维持多个节点之间的传输路径。因此有必要规划sink路径选择以满足动态传感器网络高效数据收集及低能耗的要求。本文针对以上问题提出了一种空间受限动态网络sink移动路径选择方法研究。该方法在缓存节点辅助通信模式下,建立sink受限区域图模型。针对不同应用情况,分别讨论了sink移动全局路径信息已知和sink移动局部路径信息已知这两种情况下的最优移动路径,并通过仿真实验来验证其有效性和可行性。在传感器路由选择的基础上,利用压缩感知理论容错性好、编码简单的优点。提出了一种基于压缩感知的传感器节点投影矢量数据收集算法,该算法将贝叶斯压缩感知理论与传感器路由相结合,解决现有算法不能满足传感器对能耗敏感的问题。采用微分熵改变量最大的原则进行求解节点最佳投影系数,最后在sink与目标节点路由问题上采用正逆向组播树进行路由构造。理论和仿真结果表明在保证能耗的条件下取得了较好的重建仿真效果。进一步研究无线传感器网络节点能量高效问题及Skyline查询决策问题,提出了基于环划分的K-Skyline数据查询算法。该算法以查询位置P为中心进行数据环划分,查询位置P最近的K个Skyline值时,根据剪枝策略只需对距离小于P的其它属性值进行比较,从而缩小了数据规模,提高了查询效率。采用串行数据处理与并行数据处理模式来提高K-Skyline的数据查询能耗与节点处理延迟。通过实验来验证了数据环区域查询处理算法比Flooding算法与TAG算法具有更小的数据处理能耗和延迟。