为了提高无线传感器节点及其网络的吞吐量和频谱利用率，从节点设计的角度，引入认知方法增强节点的频谱感知能力，设计了基于低功耗高速率处理器的多射频接口认知增强无线传感器节点.节点采用STR911系列的ARM9微处理器，具有4个射频接口，覆盖了ISM频段和ZigBee频段.实验结果表明，相比基于Atmega128处理器的节点，该节点具有更强的认知能力，吞吐量提高了68.41%，平均信道感知时延缩短了1.4782ms；相比于CSMA/CA方法，通信时延缩短了11.86%，链路层控制方案能够有效避免干扰对节点间通信的影响.

无线传感器网络协议设计依赖于网络环境中的链路特征.在实际环境中，链路易受外界环境的影响而产生剧烈的变化.但是，目前只有少量的链路模型涉及多频道传输可靠性及其时间变化特征.以丢包率描述链路的可靠性，针对链路可靠性在频道和时间上的变化特征，提出了统计建模的方法，引入丢包率(PDR)和丢包序列(PDS)定量刻画出了链路可靠性与频道、时间的关系.通过在钢铁厂车间、学校实验工厂对2.4GHz的IEEE802.15.4模块进行测试及统计分析，发现数据丢包率服从logistic或log-logistic分布；在一个确定丢包率下，两次数据丢包之间的间隔服从lognormal分布.在此基础上，通过分析干扰链路可靠性的原因，提出了一种工业无线传感器网络链路可靠性模型，并基于此模型对IEEE802.15.4e的两种提案进行了评估和分析.

无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)是能量严重受限的网络，这就要求WSN必须是能量有效的.有必要掌握WSN的能量实时消耗情况，这需要有正确的能耗模型提供支持.但目前的能耗建模研究在一般假设方面仍存在种种与WSN实际不符的情况，这导致现有能耗模型不能应用于WSN实践.首先结合WSN应用实际，综合分析了通信活动、计算活动及物理特性因素对节点能耗的影响.进而提出了一种基于无线通信和计算特征分析的节点能耗模型.最后对该能耗模型等进行了物理实现，并通过现场实验验证了该模型的有效性.

为了延长网络生命期，传感器网络在设计过程中，通常利用节点本身的处理能力，进行网内处理，以减少通信量，节省能量.在传感器网络内引入处理或计算后，应用可以描述为一个任务集及任务之间的数据依赖关系.不同的任务分配方案导致应用执行所需的通信量和计算量不同，从而影响应用执行的能量消耗.在使用任务图对传感器网络应用描述的基础上，提出了传感器网络任务分配模型.由于应用的任务可划分为感知任务集和处理任务集，因而传感器网络中的任务分配可分成感知任务分配和处理任务分配两个阶段.针对处理任务分配，将其建模为二次0-1规划问题，并提出了分布式逐层优化分配算法OALL.仿真实验验证了分布式算法OALL的有效性.

时效障碍物是一类由于传感器网络周围环境因素的改变所造成无线链路通信质量下降的障碍物.针对周期性时效障碍物对传感器网络所产生的影响提出了EasiTOD(EasiNet timeliness obstacle detection)检测调节机制，该机制利用时效障碍物对传感器网络链路产生周期性干扰的特点，将链路质量的周期划分为链路稳定时期与链路波动时期，并针对不同时期的链路状态采取相应的检测调节方法.通过实测验证，无线链路采用EasiTOD机制可以有效地检测并降低周期性时效障碍物对无线网络通信的干扰，同时在保证无线链路通信可靠性的前提下尽可能地降低网络能耗，从而提高传感器网络的整体性能.

多媒体传感器网络作为一种多媒体信息获取和处理方式，已在军事、民用及商业领域中显示出广阔的应用前景.信道接入协议能否高效地使用无线信道是保证无线多媒体传感器网络通信的最关键的因素之一.分析支持多媒体业务传输的无线传感器网络信道接入协议的要求，提出适于多媒体传感器网络提供区分服务的信道接入协议——DSMAC(different service medium access control)，对实时业务与非实时业务实现了区分服务，在信道接入帧内的随机竞争期实现突发业务及时接入，支持突发多媒体业务实时传输，并提出了多信道簇间传输方式，避免了隐终端冲突.最后，对协议的服务区分、实时性、吞吐量以及能量有效性等性能进行了仿真实验，验证了其优良性能.

针对单Radio多信道MAC协议需要全网时间同步、占用大量正交信道、多信道隐终端较多以及单跳多信道广播数据大量丢失等问题,提出了一种基于竞争的多信道MAC协议——HM-MAC.该协议无需全网时间同步,通过动态预约技术降低了正交信道占用量,利用握手机制减少了多信道隐终端数目,同时,HM-MAC采用基于概率的广播发送者协调机制,减少了广播数据丢失,提高了广播效率.在理论上分析了所用信道数目、多信道隐终端数目以及广播效率等性能参数.实验结果表明：HM-MAC可以有效地解决多信道隐终端数目较多的问题，显著地提高了广播效率和网络吞吐量.

针对当前无线传感器网络分簇和拓扑控制算法中存在的问题，例如能耗过大、负载不均、计算复杂性高和存在额外开销等，提出了一种新型的TBCCA(tree-based clustering construction algorithm)分簇算法.该算法基于正三角形簇树结构，并利用RSSI(received signal strength indicator)值控制簇半径，从而产生3类集合——Near集、Common集和Medium集，及其相应的选择策略.其后，根据树的度数和结构，设计了簇树的建立算法.性能分析和实验仿真表明，相对于现有的几种算法，例如TopDisc和DLMST等，TBCCA算法具有较低的计算复杂性；与Leach协议和HEED协议相比，该算法能在保证较高连通性与覆盖率的同时，有效节约能量，均衡负载，延长网络的生命周期.

针对无线传感器分簇网络中节点负载不均衡的问题，提出了一种基于负载均衡的分布式定向分簇算法(DDC).DDC算法基于簇的局部信息对节点在下一轮中的能量水平及其负载能力进行预评估，并给出了相应的预评估因子.在每一轮成簇过程中，首先基于节点能量预评估因子将网络分割成适当的分区，然后在每个分区中，根据节点在本轮的负载能力预评估因子选取簇头，前者可以有效保证各分区的能量均衡性，后者可以实现分区内节点的负载平衡.DDC算法的这种特性能将网络能量与节点负载有机结合起来，从而最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明，与同类算法相比，DDC算法的能量有效性效果显著，网络中节点负载更加均衡.在网络初始能量异构的情况下，依然表现出良好的适应性和可扩展性.

无线传感器网络经常被用来采集物理数据，监测环境变化.由于低功耗无线通信不确定性、链路质量不稳定性以及节点失效等问题，传感器网络很容易导致路由数据包丢失.为了提高网络路由的可靠性，人们提出多路径路由算法.多路径路由中源节点到目的节点的多条路径可能含有公共节点，或者公共边，如果公共节点或者公共链路失效，则这个数据包也丢失，因此又有人提出不相交多路径路由算法.不相交多路径路由算法又分为链路不相交多路径路由算法和节点不相交多路径路由算法.提出了一种不相交路径路由算法，可以将感知节点采集到的数据通过不相交路径传送到汇聚节点，提高路由的可靠性.而且，这个算法还可以很方便地应用到多Sink节点的网络当中.该路由算法用到的路由表大小为|K|，其中|K|表示路径数.算法的运行时间复杂度是O(|L|)，其中|L|表示网络中的边数.

目前，V2V网络主要通过周期性广播紧急预警消息(emergency warning message，EWM)来解决高速公路上经常发生的连环碰撞事件，但是周期性广播EWM容易产生广播风暴，造成大量消息的传输失败和传输延时，从而影响了预警网络的可靠性和效率.通过研究V2V网络中的各种无线广播协议，提出了一种用于高速公路上防止车辆连环碰撞的广播协议.协议在方向性广播的基础上，通过发送ACK帧选择广播车辆并由广播车辆负责广播EWM来解决广播协议中的EWM冗余问题.仿真实验表明：协议能有效地控制EWM的冗余问题，提高EWM传输的可靠性并降低传输延时.

由人携带的具有短距离通信接口的移动设备所组成的网络具有社区性质.当前机会网络中主流的多拷贝路由算法并没有考虑到节点的社区性质，如果将这些算法直接应用到社区机会网络中会造成传输延迟大、消息丢失率高等问题.针对这些问题，提出了一种基于社区机会网络的消息传输算法(CMTS)，能够根据节点之间的通信频繁程度，自动将节点划分成不同的社区，自适应地控制消息的拷贝数量并依靠活跃节点将消息传输到目标社区.仿真结果表明，在延迟要求宽松的社区机会网络中，与Spray and Focus算法相比，CMTS算法能够在保证较高消息传输成功率的同时，减少了约20%的消息转发次数，有效地降低了网络资源的消耗.

车载网络利用车载无线通信设备在车辆移动过程中组网.研究者们已提出了大量的路由算法用于车载网络中的多跳数据传输，但是这些算法大都假设车辆间传输带宽不受限制，从而其性能会随转发数据量的增加而降低.车载网络中用于大数据量传输的路由增强机制COBRA，利用同向行驶车辆间的拓扑稳定特性延长数据在车辆间的传输时间，利用擦除编码增加传输可靠性.实验证明，当传输数据量较大或带宽受限时，COBRA机制能以较低的开销提升现有典型车载网络路由协议的传输延时与可靠性能.

现有的数据压缩算法大多以节能为设计目标，很少顾及到节点有限的存储容量.设计适合传感器网络小波变换的环模型和基于覆盖重叠的分簇模型，消除边界效应.基于此两种网络模型，分别提出存储有效的二维和三维渐进小波数据压缩算法，该算法依据小波函数的支撑长度和簇头的可用存储容量来确定渐进传送的数据单元，具有存储有效性；依据空间相关性来选择渐进传送数据的传感器节点，从而在存储有效的同时又节省网络传输耗能.从存储开销、能量消耗和网络延时等3个方面分析了算法的性能.理论分析和实验结果表明，和一般的数据压缩算法相比，小波渐进压缩算法在耗能相当的情况下，节省了节点的存储容量.

无人值守的无线传感器网络中感知到的数据被长期存储于网络节点中，而不是被即刻发送到一个中央节点.这是因为有些应用中感兴趣的是摘要信息(如历史信息)而不是实时数据.摘要信息可通过保存的数据现场提取，从而避免了实时数据的传送，减少了通信代价.该网络通常会面临安全风险，导致数据的随机失效或节点俘获，因而数据需要存活直到被收集的时刻.安全问题由此产生：如何最大化数据存活率，并且由于节点的资源限制安全策略需要具备较高效率.提出一系列数据存活策略.一些观察如基于位置熵的受限移动策略被证明.建议的高级策略使用这一策略提高了效率，同时利用计算秘密共享技术保证了容错和防御节点俘获.

在无线传感器网络中，感知数据的缺失问题不可避免，并且给无线传感器网络的各种应用带来了巨大困难.解决该问题的最好办法是对缺失数据进行准确估计.提出了一种基于多元回归模型的缺失值估计算法.该算法首先依感知数据的时间相关性和空间相关性分别采用多元线性回归模型对缺失数据进行估计，然后根据回归模型的拟合优度对基于时间维和空间维求出的两个估计值分别赋予相应的权值系数，并将其加权平均值作为缺失数据的最后估计值.由于该算法在对缺失值进行估计时，同时考察多个邻居节点并联合地用其感知数据来共同估计缺失值，因此该算法具有可靠、稳定的估计性能.在两个真实的数据集合上对该算法进行了测试，实验结果表明提出的缺失值估计算法能够有效估计无线传感器网络中的缺失数据.

如何有效地对传感器在过去历史时间段内采集的大量感知数据进行存储，以备将来的信息查询和数据分析已经成为无线传感器网络应用面临的一个难题.介绍了一种基于树型路由的分布式数据存储方法，通过采用动态规划方法选择存储节点，使存储节点能量均衡和所有节点能耗之和最小，从而达到整个无线传感器网络能量有效.仿真实验结果表明，这种数据存储方法能够获得较好的能量均衡和总能耗较小，从而有效地延长整个无线传感器网络的生命周期.

感应器失效节点通常发送错误数据，干扰全局信息判断，若转为睡眠状态则容易造成网络连通度下降，增加其他节点的路由转发负载.因此，对这些感应器失效节点的剩余能量进行利用，并进行自身估值，对于获取更准确的全局信息，保持网络负载平衡，具有重要的意义.提出一种基于点割集的感应失效节点容错算法，该算法基于数据相关图，筛选出与失效节点具有强数据相关性的点割集，然后利用所监听到的点割子集的观测量，进行正交估算，获取失效节点的最小均方误差估值.理论分析和实验结果表明，所提出的容错算法能较准确地估计失效点观测盲区，获取较完整的全局信息，同时由于算法使网络内的失效节点可以继续工作，保证了已有的网络负载平衡，维持原有的网络连通度.

路径覆盖是无线传感器网络目标监控领域的一个热点研究问题，在分析节点主感知方向可调模型的基础上，提出了一种基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法(improved potential field based path coverage-enhancing algorithm,IPFPCA).该算法针对传统虚拟势场可能出现的局部极小导致覆盖增强失败问题设计了一种改进的势场函数，通过将相邻传感器节点对路径轨迹点的共同覆盖率引入到斥力计算中，有效引导节点的主感知方向调整，从而达到路径的高效覆盖.实验结果表明：对比已有的路径覆盖增强算法，IPFPCA可以消除节点的感知重叠区和盲区，最终实现网络路径的高效覆盖.

无线传感器网络中的目标监测广泛应用于军事、生态、医疗、安全等领域，具有极强的现实研究意义.传统集中式目标监测算法对融合节点依赖性高、网络健壮性弱、二元决策机制导致误报率高，而且算法对网络覆盖的依赖会导致监测报警“盲点”的存在.因而，提出了基于信用度的分布式目标监测k-CD算法.算法首先根据邻居信用度对自身信用度进行调整，然后在发现目标的节点之间形成一个虚拟的节点集来完成信用度匹配决策融合，并且通过触发式移动节点来解决网络覆盖导致的“盲点”问题.仿真结果表明，相对于经典的多数投票决策(MV)算法，k-CD算法平均能在提高35%的监测准确率的同时降低62%的误报率，在不同的网络覆盖情况下网络生命周期也平均能得到44%的延长.

在传统的追踪系统中，移动节点需要周期性地向服务器汇报其位置信息.但是随着移动节点数目的增加，这种方式会导致很高的丢包率和快速的能量消耗.同时，在实际的追踪应用中，观察到节点之间距离通常很接近.因此，如果选出部分节点作为代理，由代理节点周期性地汇报位置信息能够极大地减少网络中的消息复杂度和能量消耗.基于此想法，提出了无线传感器网络追踪系统中的一种高效位置更新机制(LUM).在该机制中，移动节点只通过远程代理和近程代理这两种代理节点来更新位置信息.为验证该机制的性能，在真实的实验室环境中布置一个包含38个Micaz节点的原型系统.实验结果显示，与传统方法相比，LUM能够平均减少45%的消息发送和48%的能量消耗.