无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)通过散布在空间各区域的网络节点协作地监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，并将这些信息通过自组多跳的方式传送到用户终端；同时又将用户终端发布的命令下达至各网络节点，对监测、感知和采集等各行为进行调整；从而实现用户、环境、计算设备实时动态的交互。无线传感器网络是一个资源受限、无线多跳传输、单节点易毁的自组织网络。如何在这样一个基础条件不好的网络中实现高效的、可扩展的、强壮的网络互连，是摆在WSN研究者们面前的一个重大挑战。研究者通过多学科交叉，新兴技术运用等各种手段，从各种角度，对高效网络互连进行研究。本文考虑，在WSN单节点能力非常有限的情况下，多个节点的有效组织、协同工作，具有系统提升网络整体性能的潜力。由此，开展了WSN多节点协同问题研究。选取了WSN中若干关键支撑技术(拓扑控制、路由技术、可靠传输)作为切入点，考察了在WSN中如何有效地组织多节点协同，提升网络性能。本文具体研究内容和结论如下：(1)为了更好地开展多节点协同问题的研究，对WSN多节点协同的由来进行了梳理，给出了一个WSN多节点协同问题的定义，并将此定义与CSCW、协同计算、网格等相关概念进行辨析。(2)通过研究面向多节点协同的拓扑控制策略，考察了构造适合于多节点协同的网络拓扑的方法。研究了WSN整体能量效率、负载均衡和邻居节点集的势之间的关系；提出了分层处理的拓扑控制算法LELB，在能量效率和负载均衡之间找出较优平衡点，以更好地发挥多节点协同的工作性能。(3)通过研究基于地理位置信息的多节点协同路由机制，考察了多节点协同中继在更好地适应WSN多样的无线环境和应用需求方面的作用。研究了一种新的克服本地最小化现象的方法Clockwise-Rule，替代了通常使用的“右手规则”，更利于并发多路由的选择。在此基础上，提出了基于多节点协同的自适应多路由算法APMR(Adaptive Parallel Multi-path Routing)，并尝试了将人工智能中的本体(Ontology)技术引入多节点协同路由，增加自适应判断时的推理能力。(4)通过研究基于多节点协同的高效数据汇聚模型(WSN中普遍存在着数据汇聚操作)，考察了多节点协同在数据汇聚过程中发挥的作用。研究了多节点协同的可靠性和协同开销，给出了基于多节点协同的集合汇聚模型(SAM)，并设计了低功耗的多节点协同汇聚方法。理论分析和实验检验，验证了基于多节点协同的集合汇聚对网络整体性能的有效提升。(5)通过研究基于多节点协同的端到端可靠传输策略，考察了如何有效地组织多节点协同，以提高WSN的传输可靠性，提升网络整体性能。研究了基于多节点协同中继的集合传输策略，给出了集合传输算法Set Transfet。用信息论等工具对算法的传输性能进行了理论分析。通过理论和实验论证了多节点协同传输可以在WSN不可靠链路上提供可靠的端到端传输，并很好地提升网络整体性能。