可充电传感网络是传感网中的一种,其中节点具有可充电性,在节点能量不足的情况下可以对其能量进行补充。能量补充的方式有很多种,节点可以收集周围的能量比如太阳能、风能等。但是可再生能源的时间和空间变化使得传感器能量收集率的预测变得非常困难,给传感网络的持续运行带来很大的不确定性。随着磁共振耦合技术的发展,利用移动充电小车来对节点进行能量补充已经成为最流行的方式。当网络的规模变大,使用一对一充电方式或者单个充电小车就不足以为系统中所有传感器提供充电服务,并且充电延迟也很高,这是由充电小车本身所携带的有限的电池电量以及缓慢的移动速度所决定的。此外,如果充电小车移动速度过快,也会造成巨大的能量损耗,导致小车的大部分能量都用于移动,必然会降低能量利用率。本文研究在大规模无线可充电传感网络中,如何最大化小车能量利用率的问题。基于多小车充电模型提出虚拟坐标和高效节点插入算法,基于中继多跳充电模型提出中继节点选择算法和路径规划算法,并应用于充电小车的移动调度优化中。本文主要研究工作如下:(1)研究了基于多小车充电模型的移动充电优化调度策略,优化目标是在保证无线传感网络能持续运行的前提下最大化移动充电小车的能量利用率。为了解决充电请求分派和路径规划问题,首先定义了充电小车的充电任务虚拟坐标,把虚拟坐标作为节点充电任务分派给小车,将能量利用率问题转化为与虚拟坐标的最短距离问题。其次为了增加单轮充电能够服务的节点数量,通过判断节点所带来的额外路径比是否小于ε定义了高效节点,通过增加高效节点,进一步提高能量利用率。接下来利用排队论模型理论分析所提出的算法性能。最后通过实验表明本文的方案在能量利用率、充电延迟、死亡节点数等指标方面有良好的性能。(2)研究了基于中继多跳充电模型的移动充电优化调度策略,优化目标是在保证无线传感网络能持续运行的前提下最大化移动充电小车的能量利用率。针对中继节点选择和路径规划问题,首先根据传感器节点在中继范围内覆盖数量和小车与节点的距离将传感器节点进行等级划分,根据等级选择中继节点作为小车的停靠点。其次基于哈密顿回路根据所有停靠点的位置来规划小车的移动路径,并且理论分析所提出算法复杂度。最后仿真实验的结果表明,所提出的方案在能量利用率上提高了约15%～25%,并且在大规模传感器网络下有良好的效果。