无线传感器网络系统(WSNs)已经成为当前国内、外的重要的研究领域之一,它综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等,使人们可以在任何时间、任何地点和任何环境条件下,通过传感器节点的数据采集和处理,获取大量详实而可靠的信息.无线传感器网络在军事监控,地震与气候预测、地下、深水以及外层空间探索等许多方面都具有广泛的应用前景。在民用领域如生态环境监测、基础设施安全、先进制造、物流管理、医疗健康、工业传感、智能交通控制等方面也已经有应用。可以说无线传感器网络是信息感知和采集的一场革命,是21世纪最重要的技术之一。一般认为短距离的无线低功率通信技术WPAN和LR-WPAN最适合传感器网络使用.目前,ZigBee是部署无线传感器网络的新技术.它的技术特性决定它将是短距离、低速率无线网络技术的较佳选择.本文结合横向科研项目"基于ZigBee的民用无线燃气抄表系统",对无线传感器网络的能效和安全进行了分析和研究。能量是无线传感器网络研究的一个核心内容,其它各种内容的研究都必须围绕能量节省和均衡来进行,对无线传感器网络的安全研究也不例外。本文在分析无线传感器网络体系结构的基础上,主要在能效和安全这两个方面做了如下研究:①针对无线传感器网络中的能量有限性问题,提出了一种组合加权能量均衡的分簇与路由算法CW-EBCR,其组合权值综合考虑了节点的度、节点能量水平、节点到其邻居节点的平均距离、以及节点当选簇首的累计时间、距离sink基站的距离、最优簇数等因素.给出了簇通信半径的调整规则,实现了簇首的冗余递补和簇的自维护,顾及了簇间的能量均衡.仿真分析表明,本算法可以很好地实现簇内和簇间能量均衡,降低了网络的复杂度,延长了网络的生命周期.②针对无线传感器网络系统应用加密算法的密钥生成与配置的难题,提出一种基于矩阵QR分解的分布式传感器网络密钥生成配置方案(QR-KM).在该方案中,节点广播的是标识符和正交Q矩阵的行向量而不是密钥本身,攻击者无法获取明文密钥信息;节点在收到其它节点发送的密钥建立信息后再进行正交性验证。分析表明该方案增强了网络的安全性.③针对无线传感器网络的数据特点,将灰预测理论引入到无线感器网络数据流预测中,在改进G(1,1)模型的基础上,使用组合优化策略进行系统参数辨识.从而建立了一种无线传感器网络数据流预测算法CO-GA,并给出了其通用框架.分析和仿真表明:该算法可以实时地预测传感器的数据流、伸缩性强、能耗低、能够在小样本数据空间上完成,符合无线传感器网络资源匮乏又需快速反应的特点.该方法既可以在每个传感器节点使用,也可以在sink节点使用,因而具有广泛的适用性.④针对无线传感器网络面临的安全威胁以及现有入侵检测方法不能直接用于无线传感器网络的特点,结合模糊K均值聚类方法,利用粒子群算法(PSO)全局寻优、快速收敛的特点对其优化,提出了一种应用于传感器网络的分布式入侵检测算法(DP-EFKM)。仿真和分析表明, DP-EFKM算法建模快、运算量小,满足无线传感器网络实时检测、快速反应需求;本地检测与全局检测相结合,能有效减少能量开销;对未知类型的攻击有较高的检出率和较低的误报率。⑤结合IEEE802.15.4协议和ZigBee的特点,利用PIC18F4620处理器和CC2420无线芯片,设计开发了基于ZigBee的无线传感器网络无线燃气抄表系统原型,实现了数据的采集和传输.设计中综合考虑了效率和灵活性的需要.