为了降低水下无线传感网 (UWSN)中数据收集的能耗和保证实时性，提出一种基于压缩感知的移动数据收集方案。以分布式能量均衡非均匀分簇(DEBUC)协议和压缩感知理论为基础，簇内节点依据设计的稀疏测量矩阵决定是否参与压缩采样，并将获得的测量值传输至簇头。然后，通过自主式水下潜器 (AUV)的移动来收集各个簇头上的数据到数据中心，该问题被建模为基于信息质量最大化的旅行商问题 (TSP)，并提出近似算法进行求解。仿真实验结果表明，相比于已有的水下移动数据收集算法，本文方案在保证数据收集可靠性的同时，缩短了数据收集延时，延长了网络寿命。

为了改善无线传感网(WSN)的数据传输汇聚能力，提出了基于稀疏密集阵传输机制的WSN数据传输汇聚算法。引入核生成函数，设计了一种新的传输矩阵，将簇头节点与sink节点之间连通程度及负载程度进行量化，以提升簇头节点传输效果的评估能力；采用特征向量按列排序并结合卷积算法降低簇头节点传输值，以有效减少簇头节点负载；采用树分解模式搜寻可用哈密尔顿回路，构建了基于路径分解优化机制的汇聚稳定方法；通过使用哈密尔顿寻址来优化叶子节点与根节点之间的数据链路，以增强簇头节点覆盖能力与提高数据传输过程的稳定性能。仿真实验表明，与当前常用的基于阈值筛选模糊分簇的WSN数据稳定汇聚算法和面向医疗应用的无线传感器网络多径数据传输方法相比，所提算法具有更为集中的传输报文集中度，以及更高的传输链路抖动控制能力和网络汇聚带宽。

针对无线传感网预覆盖过程中存在覆盖盲区以及数据频繁重传而导致的节点覆盖抑制现象, 提出了一种基于拨备满足模型的无线传感网网络覆盖算法。设计一种新的无线传感网节点覆盖模型, 并构建覆盖指数、覆盖强度、覆盖均衡评估系数等评估维度, 快速评估节点覆盖质量。再计算覆盖均衡评估系数, 并采用拨备模型优化覆盖质量, 确定覆盖性能优越的备用工作节点。随后, 基于覆盖相似性原则评估工作节点覆盖性能, 设计了节点首次覆盖评估方法, 按节点移动路径依次评估覆盖指数统计均值, 并根据目标节点进入覆盖区域的先后, 逐次激活性能最佳的工作节点进行监测。仿真实验表明：与当前无线传感网常数节点覆盖方案相比, 所提方案具有更高的网络覆盖率、更短的覆盖启动时间和更少的工作节点数目。

针对无线传感网负载均衡问题并考虑在数据收集流量模式下节点的负载与距离数据收集节点Sink的跳数相关的特点,提出了一种基于梯度的非均匀分簇算法。通过构建符合实际流量模式的分簇拓扑结构,寻求网络的负载均衡,在一定程度上缓解近Sink的网络拥塞(“热区”)问题。分析此种数据汇集模式的数据流量特性,给出了节点至Sink跳数(梯度)与其负载流量的关系;从不同梯度的簇头负载与相同梯度的负载两方面着手,设计了负载平衡的非均匀分簇调整算法(WUC),依据节点自身的梯度确定分簇的规模,以多权值优化的方式成簇。仿真结果表明,网络中不同梯度的簇头流量负载标准差降低了9倍左右,网络的负载平衡有了显著的改善。

针对三种典型传感网的野外布设环境,对地表低空收发天线的路径损耗特性进行了现场实验测定,并对测试结果进行了线性拟合分析和建模.测试和拟合结果表明,地表无线信道与传统蜂窝无线信道模型存在较大差别,但仍可采用单折线或双折线模型进行表征,同时得出了一些有助于研究和设计无线传感网的信道传播特性和规律.所得的分析结果有助于深入研究野外地表无线传感网络,提高其仿真实际有效性.