无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)具有结构简单、网络拓扑变化频繁、实时性强和成本低等特点，将其应用在水环境监测和管理方面具有重要的现实意义。但WSN节点通常采用电池驱动，一旦布置，很难再补充能量，此外，WSN的处理能力、无线通信带宽和存储空间的资源都十分有限。因此，如何利用有限的能量有效延长网络生命周期始终是WSN研究中的关键问题之一。　　 路由协议的性能影响和决定了WSN的性能和寿命。本文设计了一种基于地理位置的多跳分簇路由协议GEEMHCR(GeographicalEnergy-efficientMulti-HopClusteringRounting)。该路由协议综合考虑了监测区域的大小、节点的地理位置、节点的剩余能量以及簇头与汇聚节点的通信方式等因素，按照分簇、簇头的选举、多跳路由的建立以及数据的传输等步骤完成了整个路由的设计。数据融合是减少传感器节点间数据通信，节省WSN节点能量开销，延长网络寿命的有效技术手段之一。本文采用神经网络的多层感知模型MLP(MultilayerPerceptrons)，结合网络层的路由协议GEEMHCR，设计了数据融合算法MLP-GEEMHCR。该算法将每个簇设计为一个三层感知器神经网络模型，通过神经网络的方法将大量WSN节点采集的原始冗余数据进行处理，最终将处理结果传送到汇聚节点。　　 最后，利用网络仿真工具NS2（NetworkSimulationVersion2）对本文设计的路由协议GEEMHCR和数据融合算法MLP-GEEMHCR进行了仿真。仿真结果表明GEEMHCR协议能够延长节点的存活时间、节省能耗、适合较大规模的网络监测环境。MLP-GEEMHCR算法提高了数据融合的效率，节省了网络的能量消耗，延长了网络的生命周期。