无线传感器网络是由大量散布在工作区域中的无线传感器以无线通信方式自组织形成的一个多跳无线网络。无线传感器网络是一种信息感知和数据采集系统,能够实现对物质世界的物理信息的感知和获取,是信息科学与技术的一个重要发展方向之一,在传感、监测、遥控和智能化等应用领域具有重要的作用。一组功能有限的传感器能够协作的完成一个大的感知监测任务是无线传感器网络的重要特点。功能有限主要体现在传感器节点的计算能力、存储、通信、能源等十分有限,因此寻求克服这些缺陷成为无线传感器网络研究的热点。本文以确保无线传感器网络信息估计精度为前提,在此基础上展开传感器节点节能研究。从控制网络数据传输以及控制网络拓扑的角度,提出几种分布式卡尔曼(Kalman)一致性滤波器,主要研究工作概括如下:1.设计基于键逾渗模型的能量敏感的分布式卡尔曼滤波器。将无线传感器网络建模为双层拓扑结构,结合分簇算法和键逾渗模型,降低节点之间的通信距离和通信复杂度,提出了一种分布式卡尔曼滤波算法,利用矩阵理论分析了算法的收敛性。然后,利用二分法寻找最优的节点激活概率,实现在给定的滤波精度下减少不必要的能量消耗。最后,通过仿真与分析验证算法的有效性。2.设计信息时效事件驱动分布式卡尔曼一致性滤波器。基于信息的时效性提出时效窗口的概念,设计了与时效窗口相结合的事件驱动机制,进而提出一种信息时效事件驱动的分布式卡尔曼一致性滤波器。通过调节时效窗口长度,可以充分利用节点存储的历史信息,在实现相近的滤波精度情况下进一步延长网络寿命。利用李雅普诺夫(Lyapunov)第二稳定性定理,给出了所设计滤波器均方稳定的充分条件。最后,通过仿真结果与分析验证所设计分布式滤波器的有效性。3.设计节能双半径通信分布式事件驱动卡尔曼一致性滤波器。对无线传感器网络节点的通信距离进行可变性设计,在以估计精度要求为事件驱动条件的基础上,以传感器节点能耗为依据,设计通信拓扑决策机制,形成了第二层事件驱动条件,动态的选择通信半径的大小,从而控制参与融合信息的节点数量,进一步延长传感器节点使用寿命。最后通过仿真与分析验证算法的节能性能。