无线传感器网络的数据采集方式因具体需要不同而有多种方式。在事件驱动的无线传感器网络中只有当监测到事件时才开始采集数据并发送到汇聚节点,即只把有价值的信息传送给汇聚节点,这样既满足了监测的需要又节省了能量。无线传感器网络节点数量庞大,单个节点资源极其有限,能量一旦用尽就不便对其进行充电或更换电池。因此,能量有效性始终是无线传感器网络研究的一个重要方面。分簇是无线传感器网络有效利用节点能量和延长网络生存期的一种重要机制。本文从事件驱动的传感器网络应用角度出发,进行延长网络的生存期的研究。首先,比较分析了当前典型的分簇算法,以及事件驱动和时间驱动传感器网络应用之间的区别。其次,提出了一种基于事件驱动的异步分簇算法。目前大多数分簇算法都是针对时间驱动的传感器网络而提出,假设节点以相同速率采集和发送数据,网络的能量消耗均匀,周期性按“轮”同步分簇。而对于事件驱动的传感器网络而言,事件的爆发具有随机性和瞬时性,网络的能量消耗不均衡。因此,此类同步分簇算法不适应于事件驱动的传感器网络的应用本质。算法中的异步是指网络分簇按照某一分簇概率异步进行,而非预先设定,其核心是事件产生时能够保证实时可靠传输。该异步分簇算法分为三个阶段:(1)分簇时机确定算法,分簇概率由簇头的自身剩余能量和簇数据传输速率共同决定;(2)簇头选举算法;(3)簇形成算法。实验表明,该异步分簇算法保证了敏感数据的实时传输,降低了丢包率,并有效地均衡了节点的能量消耗,延长了网络生存期。最后,针对传统的簇内通信算法中固定时隙长度将不能最大可能的节省能量,本文提出了一种基于自适应流量的TDMA簇内通信算法,该算法根据当前节点数据流量的变化,自适应地调整该节点在其簇中的时隙长度,减少节点空闲时消耗的能量和节点从睡眠到活跃状态来回切换的能量,以及簇头无谓侦听的能量。实验结果表明,该算法可以节省节点的能量,提高信道利用率。