近年来,无线传感器网络在环境监测、医疗护理、搜寻救援等方面具有广泛的应用,但是由于传感器节点自身条件的限制,电池能量耗尽以及恶劣环境的影响会导致节点失效,而关键节点的故障使得网络被分割为多个不连通的分区,阻碍节点之间的数据传输和相互协作。因此,如何有效地恢复网络的连通性以及如何在网络不连通的状态下及时收集到工作节点的数据是当下的研究热点。本文首先对传感器网络出现大规模故障时的网络修复算法进行了研究。针对目前网络修复算法存在的修复成本过高,即所需额外的中继节点数目过多以及修复后网络拓扑容易再次出现故障的问题,提出了一种基于虚拟点的网络修复算法RCVP,虚拟点的引入可以最大化地利用传感器节点以及中继节点的通信能力,因而可以有效减少中继节点的数量。仿真结果证明,RCVP算法可以有效地降低所需中继节点的数目同时提高修复后网络拓扑的鲁棒性。本文还对无线传感器网络中的移动数据收集问题进行了研究。基于单跳的数据收集算法可以平衡传感器节点之间的负载,延长网络生存时间,但是数据收集的时延普遍过长,因此如何缩短数据收集的时延是此类算法的研究重点。为解决该问题,本文提出了一种针对不连通网络的单跳移动数据收集算法DCSD,该算法将规划移动节点在网络中的移动路径问题分割为两个子问题,确定移动节点访问各个分区的顺序以及规划移动节点在分区内部的移动路径,有效地降低了算法的复杂度。此外,在确定逗留节点时,DCSD算法综合考虑了邻居节点的度以及分区中连通分量数目两个因素。仿真结果证明,DCSD算法可以有效地缩短了数据收集的时延,提高网络的生存时间。