无线传感器网络在环境数据监测,灾难预警,目标跟踪等领域都有广泛应用。传统上,传感器节点由一次性电池供能,在目标区域中完成数据的采集、传输与处理等工作。由于网络覆盖范围很广,人工更换电池需要很大的成本开销,甚至在某些恶劣环境中无法实现,所以在有限的能量下最大化网络的工作寿命是一项重要的设计目标。另一方面,随着能量收集技术的发展,节点可以从外部环境获取能量,如果能量消耗速率小于能量收集速率,理论上就可以实现网络的持续工作。这时的设计目标就是在能量可持续性下最大化网络容量,也就是最大化节点的数据采集速率,使网络获得更多的信息。本文根据网络供能方式的不同,将无线传感器网络分为以下三种不同的场景分别研究。每种场景的网络有自己特定的能量策略,比如节点电量分配,能量收集速率分配和能量路由等。本文将对能量策略与路由进行联合优化,以实现网络寿命或网络容量的最大化。一,仅靠电池供电的传统场景。本文提出了路由与节点电池电量分配的联合优化算法。通过合理规划各节点的电池容量和路由,使无线传感器网络在一定的总电量预算下达到最大寿命。本文在连续和离散两种电量分配场景中分别建立优化问题模型,并给出求解算法。在连续电量分配情况下,将原问题转换为线性规划问题并证明等价性。在离散电量分配场景中,将组合优化问题松弛为连续优化问题,并提出一种电池离散化算法,得到一组次优的路由和相应的离散电量分配方案。仿真显示本文的方法在不同网络规模和预算约束下均可显著地延长网络寿命。二,节点带有能量收集装置的场景。本文提出了一种路由与能量收集速率联合优化的算法。高规格的能量收集装置有更高的能量收集速率,但是带来更高的成本。算法通过规划节点能量收集装置的规格和路由,使无线传感器网络在满足预算约束下达到最大数据采集速率。算法将问题建模为一个组合优化问题,并通过凸松弛和变量离散化算法,得到一组次优结果,避免了高复杂度的穷举遍历。仿真结果表明,在不同的网络规模下该算法性能均优于对比算法,可显著增加网络容量。三,节点间可进行无线能量传输的场景。最新的能量协作技术使节点间可以无线传输能量,从而进一步提高网络容量。在给定节点能量收集速率的前提下,本文对数据传输路由和能量传输路由进行联合优化,使网络合理的进行能量协作以实现容量的最大化。对该联合优化问题,本文提出集中式处理和分布式处理两种方案。集中式处理将该问题可以建模为一个线性规划问题。在分布式处理中,本文借助投影次梯度算法提出了一种新的分布式优化算法,使各节点通过与邻居的数据交互求解出自己的数据路由和能量路由。数值仿真显示了该联合优化的效果和分布式算法的收敛性能。