无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Network)是一种由大量传感器节点感知外界而形成的网络,其在近年得到了极大的发展与应用,然而,传感器节点的有限的电池容量成为WSN的制约条件。当研究人员将外界能量(如太阳能、风能、潮汐能等)获取技术应用到传感器节点中时,WSN便发展为无线可充电传感器网络(WRSN,Wireless Rechargeable Sensor Network)。随着科技的不断进步,无线能量传输技术的诞生与引用使得WRSN的生命周期得到有效的延长,而无线能量传输技术也成为维持WRSN长期有效运行的关键,是当今的一个研究热点。以往大部分的研究都是将WRSN的数据收集问题和充电策略分开讨论的,随着充电车功能的不断增强,如何最大化充电车的行动效益,从而使得整个网络的生命周期更长,数据的实时性更高是值得深入研究的。对于WRSN中的数据收集问题,以往的网络一般是依靠单跳、多跳方式将每个传感器节点感知的数据传送到基站,并且由于多跳的存在,传感器节点需要进一步计算多跳路由,这无疑增加了传感器节点的能量消耗。更为重要的是,通信能耗一直都占据了传感器节点的大部分能量消耗,因此远距离的通信并不适合如今的WRSN。为提高WRSN的能量效率,本文通过移动Sink的方式接收来自各个传感器节点的感知数据以最大化降低传感器节点的能量消耗。另一方面,充电车的路径规划问题一直是WRSN研究的热点,然而单独的考虑充电车的路径规划并不能满足网络的需求。本文为了能够协同WRSN中的数据收集和充电策略,设计充电车在为传感器节点充电的过程中可同时接收周围传感器节点的感知数据。首先,本文将散布在一定区域内的传感器节点进行分簇,分簇的原则为正六边形的蜂窝分簇法。其次,当充电车行驶至正六边形的中心时,充电车可为一个正六边形内需要充电的传感器节点进行充电服务,由于节点的通信距离远远大于充电车的充电距离,正六边形内的所有传感器节点也能够将感知的数据依次传输到充电车中。然后,对于分好簇的整个网络,考虑到传感器节点的剩余时间和地理位置,本文设计了剩余时间和地理位置算法(RTGP,Residual Time and Geographic Position)计算每个簇的优先权,从而得到一个优化的服务队列。最后,本文设计动态移动充电车算法(DMC,Dynamic Mobile Charger)将已有的充电队列进行切割,计算出充电车的数量,以及每个充电车的服务路线。随着研究的深入,本文还讨论了传感器节点的数据有效性问题,在保证所有节点不死亡的前提下,设计了数据链路选择算法(DLS,Data Link Selection)对已有RTGP算法的充电队列进行更新,使得重要节点在每轮充电周期内都能够将数据传输至充电车,同时本文又讨论了周期限制的动态充电车算法(CLDMC,Cycle Limited Dynamic Mobile Charger)对新的充电队列进行切割,确保即使长时间没有需要被充电的传感器节点,基站也会派遣充电车进行数据收集。最后本文通过已有的硬件设备进行实验和软件仿真与已有的算法进行比较,评估本文的算法。