无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)技术的应用促进了林业现代化建设。林区WSN应用技术是我国林业可持续发展的重要研究课题,也是目前林业生态监测的研究热点。林区无线传感器网络的应用,首先要解决森林环境下有限能量供给与数据低延迟传输问题。由于森林环境区域大且树木密度不均、森林高度动态变化、信号易遮挡等特点,在森林环境中易造成节点能量耗尽快、网络生命周期短及数据传输延迟大的困境。其次,无线传感器网络的应用通常是以最大数据采集为核心,但数据高采集率与有限能量供给的矛盾不可避免,因此需要构建以有限能量供给为约束的最大数据采集率模型,以保障无线传感器网络的最优采集工况。本文从森林环境下无线传感器网络技术应用出发,围绕传感器节点的能量自收集永置功能分析、传感器节点传输路由策略、数据采集、融合与模糊推理决策火险预警过程等方面开展无线传感器网络在林业上的应用研究,从而为基于可充电无线传感器网络的林火预警问题的整体解决提供方案。主要研究成果如下:(1)分析了可充电无线传感器网络中的能量动态补给情况,提出了基于能量的传输控制协议,有效地提高了数据传输效率。在可充电无线传感器网络中,根据数据传输链路上节点数量,计算网络E2E(end-to-end)平均延迟时间,若在数据传输过程中,网络延迟远大于平均延迟时间,说明在降低网络延迟方面还有很大的空间,可以采用传输控制模型降低数据传输延迟。考虑到节点能量获取的有限性和时变性,将节点工作时间划分为由多个时间片组成的工作时间表,并将其共享给邻居节点。采用工作时间表机制减少了节点用于邻居发现的能耗,提高了传输效率;(2)分析平均延迟时间,提出利用传输控制模型,实现数据的及时传输。能量传输控制模型充分考虑了节点能量获取具有时变性和不确定性,当节点能量发生变化,特别是获取能量较高时,为了提高节点能量利用率,节点可以根据自身能量变化随时调整传输距离,而无须改变工作时间表中的工作时间片数量,这样就保证工作时间表的稳定性。这一模型主要是用来控制节点的传输半径来降低延迟,节点跳过最近邻居节点,将单跳距离的传输转换成节点直接与多跳范围内的节点传输,实施能量传输算法一次,节点延迟降低一个工作周期;(3)分析了网络数据采集情况,提出了以网络节点最大数据采集率为最优目标的设计模型,实现数据采集的最大化。根据传感器网络节点的能量转换率和数据流量守恒原则,建立以节点最大数据采集率为最优目标的线性规划模型。该模型以实现网络中所有源节点数据采集率的最大化。对每一节点,若不考虑数据丢失和能量损耗,节点发送的数据等于节点接收的数据与节点采集的数据之和,节点消耗的能量不会大于节点获取的能量,以此为依据建立网络最大数据采集率模型;(4)分析了网络异构数据的特点,提出了一种从空间和时间属性上融合森林环境因子的融合策略,实现降低数据冗余和减少带宽的运行消耗。在研究内容(3)的基础上,增加数据融合算法,提出基于数据融合算法的最优目标线性规划模型,利用最优化技术求解网络节点数据采集率的上限,并建立具有数据融合的网络数据低延迟传输和数据采集高速率通信链路;(5)以数据低延迟传输和节点数据最大采集率为目标,提出了基于模糊推理策略的森林火险预警系统,及时预警森林火险指数。该系统针对所研究区域特性,在林火高发区域部署大量无线传感节点,用于实时监测森林环境气象状况,同时,也考虑了监测区域人流对林火影响及时间因素、历史火灾情况,更加全面分析林火成因,所提出的预警系统将自动和灵活地进行加权模糊推理,具有更大的灵活性。本文的总体研究目标着眼于森林环境,实现低延迟和高采集率性能的可充电无线传感器网络森林火险预警问题,重点解决森林环境因子、节点能量自采集与能耗管理,达到“永久部署”目的,通过兼顾重点监测区域与网络部署策略,提出了基于模糊推理的林区潜在火险风险识别技术的研究,为无线传感器网络的森林火险预警提供了必要的技术支持。