无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN),即随机分布于监测环境中的传感器节点通过无线通信的方式,协同工作并构成网络,将侦听到的有效信息经过计算和融合等简单处理,再发送至基站。微传感器、低功耗电子技术和射频通信技术的发展推动了WSN的产生和蓬勃发展。虽然WSN以低功耗和灵活自组织的特点,取得广泛的应用前景,然而WSN的应用环境大多是复杂多变、不宜部署有线网络的工程应用和环境监测,要求节点采用微型化设计,并使用电池供电。电池的能量极为有限,且部署之后再次补充电能极为不易,故在保证网络覆盖质量和通信要求的前提下减少能耗,提高网络的能量效率,延长节点和网络的生存时间,是无线传感器网络研究的重要内容。WSN的能量消耗可以分为“必要能耗”和“非必要能耗”。其中必要能耗有三个用途：(ⅰ)发送与接收数据；(ⅱ)处理查询请求；(ⅲ)向邻居节点转发查询或数据包。“非必要能耗”是用以：(ⅰ)空闲侦听；(ⅱ)数据包冲突导致的重发；(ⅲ)侦听；(ⅳ)产生或处理控制包。网络节省能量的方式有减少“非必要能耗”的,也有以减少“必要能耗”为手段的。这些节能方法可以分为三类：第一类,高能效路由技术；第二类,数据处理技术；第三类,拓扑控制技术。这些方法都是节约能量、提高网络能效性能的有效方法,但是仍有许多理论障碍技术瓶颈尚未解决。本文在“基于传感器网络的水质在线检测装置”等应用需求下,针对无线传感器网络在节能技术方面的挑战,在综合分析WSN分簇路由原理与方法的基础上,建立能耗均衡的分簇路由协议,以延长网络生存时间；针对水质监测与评价的应用环境,研究了无线传感器网络数据融合的策略与方法,提出了一种高能效的基于分簇路由的数据融合策略和基于变异系数的模糊综合指数数据融合算法；最后总结若干描述能效的概念,提出了无线传感器网络分簇协议的能量效率综合评估模型与方法。论文的主要内容及创新性成果包括：(1)分簇是无线传感器网络节约能耗、提高能效的一种有效途径,传统的分簇路由协议的簇头选择,大多是产生随机数并与阈值比较的方式实现,这种方式导致无线传感器网络簇头选择的随机性、簇头数目和性能参数的浮动性。本文以LEACH等分簇协议为基础,摒弃随机数与阈值比较的簇头选择方法,提出两种基于报告包的分簇协议：PNSCH和PCHSIF协议。PNSCH协议将节点剩余能量信息在每轮结束时以报告包形式发送至当前簇头,并选择簇内剩余能量最大的节点作为下一轮的簇头。PCHSIF协议将节点剩余能量和距基站距离作为簇头判定的依据,并将其发送至当前轮的簇头,以备下一轮簇头判定使用,且簇头数目调整为最优值。这两种协议在簇的建立过程中,成员节点和簇头节点之间会进行报告包发送和接收,虽然消耗一定的能量,但是可以达到平衡网络能耗、节约网络整体能耗的目的。(2)减少数据通信量也是提高能耗的有效途径,数据通信量与传感器采集信号的信息量大小密切相关,这些信息存在一定的冗余。数据融合技术可解决数据冗余问题。为此,研究工作综合监测区域整体水质评价的问题,研究多传感器的数据融合策略和算法：提出了三种应用于随机部署环境的无线传感器网络数据融合策略,并分析了三种策略在能效方面的性能；提出了一种面向整个监测区域水质综合评价的数据融合算法,该算法以模糊理论为基础,通过变异系数法确定不同水质指标的权重,并设计了一种加权综合平均算法以弱化局部特异数据对整个监测区域的综合评价的影响,最终以模糊综合指数表征局部区域的水质综合评价类别,以及整个区域的水质综合评价类别。(3)首次提出了无线传感器网路分簇路由协议能效综合评估的概念,研究了能效参数体系,并将多目标决策理论引入无线传感器网络分簇路由协议的能效评估的研究之中。将同趋势和归一化处理与TOPSIS算法结合,作为综合评估的计算方法。并以LEAC、LEACH-C、SEP和HEED分簇协议为例,验证了能效综合评估方法在三方面的效果：相同部署条件下的高能效分簇路由协议选择、同一分簇路由协议的高能效部署方案选择,以及不同部署条件下的不同分簇路由协议的高能效方案选择。