无线传感器网络是由大量具有一定感知能力的传感器节点组成的分布式感知系统,具有广阔的应用前景。目前该领域的研究热点包括：网络定位和覆盖、能量高效路由协议、数据融合和拓扑管理技术等。其中数据收集协议的设计贯穿了上述热点的研究过程,是无线传感器网络实际应用中必需解决的关键问题之一。数据收集协议研究的是如何通过无线传感器网络从监测区域将信息用高效的方式传送至处理中心。鉴于传感器节点的能量资源有限,因此数据收集协议在保证数据传输准确性的条件下,应该满足低能耗的要求。论文以国家“十一·五"863项目——“基于智能无线传感网络的典型危害农作物动物声防数字化产品的开发及其关键技术研究”为项目背景,研究高能效数据收集协议,以高效准确传送信息和最大化网络工作时间为目标,主要包括以下几方面内容：1.针对大规模无线传感器网络的特点,在分析现有的一些分簇协议的基础之上,给出一种基于节点ID的平衡分簇算法(IDBCA),该算法不仅能对网络快速分簇,而且能获得合理的分簇结构。提出以节点能量为主要竞争参数的分簇算法(ECA)。ECA算法与传统的分簇算法相比,具有簇头分布合理,稳定性好,能有效延长网络生存期的优点。2.针对无线传感器网络中节点密度高,冗余数据量大的特点,为了降低簇内数据收集能耗和无线通信的信道干扰,研究了分簇情况下的簇内节点调度方法。首先,在理论上推导了簇内活动节点数的计算方法；然后,给出了如何确定具体工作节点的算法。3.针对事件驱动型传感器网络中高能效收集数据的需要,提出一种基于分簇的多路径数据收集协议(CBMDGP),该协议综合了分簇协议和多路径传输方式的优点。首先,位于事件区域的节点根据邻居节点的分布情况和自身的剩余能量进行簇首竞争,由于位于事件区域外的节点不参与簇首竞争,所以能降低成簇阶段网络的能耗；然后,利用蚁群算法(ACA)并行搜索从簇首节点至汇聚节点的多条传输路径,并动态地选择一条路径传输数据。因为蚁群算法寻路过程中综合考虑了路径长度、能耗等因素,因此能有效地均衡网络的能耗。此外,CBMDGP协议还给出一种基于支持度的加权融合算法,该算法具有实现简便、数据融合含义清晰的特点,适合在能量受限的无线传感器网络中使用。4.针对具体的项目背景,根据无线传感器／执行器网络的特点,设计开发了基于JN5148模块的智能声防系统。为了实现系统中高能效收集数据及对目标的持续监测,提出了一种基于簇的数据收集协议(CDGP)。首先根据网络特点,给出一种满足覆盖要求的执行器节点数确定方法；然后根据持续监测目标的要求,确定每个簇的工作节点；为了实现对有害动物的目标识别,提出了一种基于矩阵和加权平均的改进DS证据合成规则,由执行器节点对传感器节点的监测数据进行数据融合处理,并将判定结果通过多跳方式传送给sink节点(汇聚节点)。仿真分析表明,CDGP协议中采用的融合算法具有较好的鲁棒性和较低的处理时间,能满足系统对有害动物进行识别的要求。