煤矿是国家的主要能源,煤矿长期受到瓦斯、顶板、水电等事故的影响,确保煤矿的安全生产是当务之急。矿井下一般设置有许多无线传感器节点,可以对矿井环境状况、人员位置、设备运行状况等进行实时监控。煤矿事故发生后,通常会对部分节点造成损坏,从而形成网络覆盖空洞,导致网络拓扑结构变化,进而导致通信中断,致使决策指挥者和救援人员无法及时了解灾害场景信息,严重影响了应急反应速度和灾后救援效果。重新构建网络和进行正常的数据采集是提高应急响应速度和提高救援效率的关键。但是煤矿灾后网络重构和数据采集面临两个困难,一方面灾后会形成许多岩石障碍物,且部分节点损坏,形成网络覆盖空洞,造成大面积网络覆盖盲区,使网络重构的覆盖率以及生存周期大大下降;另一方面,煤矿灾后井下节点具有部署的电池有限,且电池不可充电的缺点,这样形成的网络在数据交换中会消耗巨大的能量。针对上述两方面问题,本文首先研究了煤矿灾后网络空洞覆盖重构问题。提出一种煤矿物联网灾后有障碍物情况下的网络空洞覆盖重构算法NHCRA-O（Network hole coverage reconstruction algorithm with obstacles）,利用双向匹配策略,在移动节点和虚拟修复节点中建立优先权关系,同时判断两者之间是否存在可视化路径,削减障碍物在匹配过程中产生的影响,给出节点优先级的计算方法,并对匹配结果进行预剪枝处理。并综合剩余能量因子、节点连通度和方向介数等三方面进行分簇组网完成网络重构。NHCRA-O不但提升了节点的匹配收敛速度,而且降低了节点移动距离,提升了网络覆盖率,延长了网络寿命,在修复灾后煤矿物联网网络覆盖空洞、重构物联网网络方面具有较大优势。其次,本文研究了煤矿井下数据采集算法。提出了一种基于网络分区的绿色数据采集算法GDCA-NP（A Green Data Collection Algorithm Based on Network Partitioning）。该算法设计了一种基于节点间的邻域相似性和距离的网络分区方法NP-NSD（a network partition scheme based on neighborhood similarity and distance of sensor nodes）,根据残存节点间的邻域相似度及距离将网络分成多个子区域;基于上一章煤矿物联网灾后有障碍物情况下的网络空洞覆盖重构算法NHCRA-O所重构的网络环境,利用节点间的交互能力和能量,设计了一种锚节点选取方法AS-SE（an anchor selection scheme based on sociability and energy of sensor nodes）,以便在该网络分区获取数据采集锚节点,确定数据采集路径;同时,利用残存节点形成的聚类网络与参与救援人员及其携带的设备（简称移动节点）进行静态与动态协作的数据采集,并对此提出一种直接数据采集策略,缩短簇内节点与簇首节点之间的通信距离,减少了热点问题。当传感器节点相对簇首节点更靠近移动收集节点时,直接采集数据有助于将数据直接传输到移动收集节点,减少了数据在簇内和簇间的传输,提升了网络的生命周期。仿真结果表明,该算法在网络剩余能量、生存期、收集数据量等性能指标上均优于现有算法。该论文有图30幅,表2个,参考文献90篇。