无线传感器网络作为人与物、人与环境相互联系的接口,在国防军事、工业生产、生活娱乐等各个方面都具有广泛的应用。各个产业对无线传感器网络的关注越来越多,对其性能指标的要求也越来越高。无线传感器网络通常由大量微型的传感器构成,对环境进行自动感知,并将数据自动传输到数据汇聚中心,实现对环境、事务的监测、追踪、报警等功能。无线传感器节点一般采用电池供电,有限的能量对其工作寿命是最大的考验。因此,如何实现无线传感器网络的低能耗运行一直是研究的热点问题。本文以降低无线传感器网络的能量消耗为主要目标,并同时提升网络运行的端到端延迟、收包率等性能,重点研究了无线传感器网络中的低能耗数据收集路由算法和自适应环境感知方法。·针对感知节点带有自私属性的无线传感器网络中数据收集问题,提出了一种基于博弈论的区域分布式低能耗分簇路由协议算法(Localized Game Theory based energy efficient Clustering algorithm,简称LGTC路由算法)。在带有自私属性的无线传感器网络中,每个节点尽可能地节省自身能量,尽量避免转发其他节点的数据包,而希望自己的数据包能被其他节点成功转发,使得节点自身的收益最大化。针对这种节点自私性与网络性能可靠性的矛盾,引入博弈理论对感知节点的行为进行规范控制。将每个节点建模为博弈游戏的参与者,将节点是否选择成为簇头建模为节点之间的博弈。结合行为代价与惩罚机制,设计了合适的收益函数,并对节点的期望收益进行详尽的分析。根据理论分析指导参数设置,使得每个节点在自私性地获得最大期望收益的同时,整个网络能够可靠运行,并利用节点的自私性实现能量的节省。仿真结果表明该算法有效地降低了网络能耗,提高了无线传感器网络的网络生命周期。·针对部署于复杂环境的无线传感器网络中网络延迟时间较长、能耗较大的问题,提出了基于期望剩余传输次数的能量高效与链路延迟感知路由算法(Predicted Remaining Delivery based energy efficient link-dealy aware routing algorithm,简称 PRD 路由算法)。以部署于潮间带的无线传感器网络为切入点,研究了复杂环境中无线传感器网络的链路不稳定性,并且由于受到潮水等环境影响,这类无线传感器网络具有大大高于传统无线传感器网络的延迟时间。在分析网络特点的基础上,结合感知节点的剩余能量、链路质量、延迟时间和传输距离等因素,提出表征单位延迟时间内感知节点剩余传输次数的路由判据,并设计了基于迪克斯特拉算法的高效路由算法,使得节点能够选择具备更高剩余能量、更低网络延迟时间、更好链路质量的路径。理论分析和基于实际网络数据的仿真验证表明,该算法能有效地降低网络的延迟时间,减少网络能耗,延长网络生命周期。·针对由于环境影响造成无线信道周期性中断,无法发送数据的问题,提出基于电极感知模组的环境感知自适应工作占空比控制算法(Electrode module based eNvironMent-Aware duty-Cycling algorithm,简称En-MAC算法)和改进的基于支持向量机的环境感知自适应工作占空比控制算法(Support vector machine based ENvironMent-Aware duty-Cycling algorithm,简称SEN-MAC算法)。首先详细分析了部署于潮间带的无线传感器网络的收包率与无线信道可用性的特点,指出传统的工作占空比控制方法无法适应这类环境的应用,难以通过传统方法实现能耗的节约。本文设计了一种低成本、易于实现的电极感知模组,用以检测无线信道的可用性。当电极感知模组检测出当前无线信道不可用时,将无线传感器网络的工作占空比设置为较低值,停止数据的发送,以节省能耗。同时,提出了联合收包率的性能矫正方法,有效避免电极感知模组的固有缺陷。再次,利用支持向量机等机器学习方法,对感知节点的状态进行建模分析,根据历史状态数据实现更为准确的无线信道可用性判断,从而自适应地调节工作占空比,减少无效的数据发送。仿真分析和实际测验数据分析表明,所提的自适应工作占空比控制算法能有效地降低感知节点的能耗。