无线传感器网络能够实现对目标的远程动态监测,并且应用范围广泛。而无线传感器节点却常常投放在危险或环境复杂的区域,人工更换电池实属不易,所以节点的能源供应问题变成阻碍无线传感器网络发展的重要问题。降低节点的能耗和寻找电池的替代能源可以有效解决节点的能源问题,因此在对节点采用节能策略的同时也要对微能源采集系统进行研究。针对节点能耗问题,采用基于卡尔曼滤波思想的数据融合算法,通过对信息的最优估计来减少节点对重复、不精确信息的传输,从而有效降低节点的能耗。针对微能源采集系统,首先根据太阳能电池板的输出特性,采用模糊滑模控制算法对太阳能电池的最大功率点进行跟踪,并采用功率分段利用的方法来增加电池板输出能量的利用率,对于射频能的采集,设计能量采集电路的同时增加了升压电路以减少能量的浪费;接着根据超级电容器和锂离子电池的工作原理及特性构建了混合能量存储模型,利用超级电容器存储低功率的能量,锂离子电池存储相对高功率的能量,从而减少锂离子电池的循环次数,提高电池的寿命;最后为合理分配能量以保障各模块协调工作,设计了由比较器、单片机、开关电路为核心的能量管理系统来实现对整个微能源采集系统的管理。在节能方面,仿真结果表明数据融合算法能有效减少节点对冗杂信息的传输,降低节点的能耗、增加节点的生命周期。在自供能方面,通过试验表明微能源采集系统能够满足节点正常工作所需的能量,并且能够维持节点长期、稳定的工作。