无线传感器网络以其易部署、自组织、成本低、自愈能力强等特点,在军事侦查、环境监测、医疗护理、空间探索、灾难救援等领域展现出了广阔的应用前景。路由技术是无线传感器网络众多应用得以开展的基础,新兴压缩感知技术的应用可以提高无线传感器网络的数据传输效率,设计适合于无线传感器网络的路由技术及压缩感知技术具有重要意义。针对无线传感器网络大规模部署、能量受限问题,本文着重研究了无线传感器网络的分簇路由技术,以延长生命周期。针对簇头和簇头之间,簇头和基站之间的路由树构建问题,由于该问题是NP难问题,本文提出了基于遗传算法的最佳反向组播树构建算法。为避免遗传算法收敛过快而陷入局部最优,通过改进遗传算法的编码方式,设计了基于树形编码遗传算法的簇间路由算法。进一步,考虑到靠近基站的簇头需要转发其他簇头传输的数据而消耗较多的能量,提出了非均匀分簇模型以保证无线传感器网络的能量均衡消耗。在分簇路由算法计算的最佳簇头数目的基础上,引入虚拟网格的概念,计算出网格的分布情况,提出基于虚拟网格的非均匀分簇路由算法,以均衡网络能耗,延长网络的生命周期。一系列仿真实验验证了所提算法的有效性。在数据收集过程中,采用数据融合算法,对各个传感器收集来的数据采取综合处理,能利用多传感器联合操作的优势,提升系统的有效性。压缩感知理论的出现为无线传感器网络的数据融合研究领域提供了一个崭新的研究方向。为此,建立了压缩感知数据收集树模型,在数据传输过程中使用压缩感知技术,以降低网络中的数据流量,减少网络能量消耗。为寻找最优的压缩感知数据收集树,提出基于模拟退火算法的数据收集树构造算法,进一步延长网络的生命周期。进一步,针对数据恢复问题,提出了广度索引集的稀疏度自适应匹配追踪算法,在无需知道信号稀疏度的情况下实现信号的准确重构。大量仿真实验验证了本文所提算法的有效性。