无线感知网(Wireless Sensor Networks)具有良好的灵活性、健壮性和智能性，在环境监测、国防军事、医疗卫生、反恐安全等领域具有广阔的应用前景。与传统网络系统相比，感知网具有与物理世界紧密耦合、节点资源受限、大规模密集部署以及网络高度动态等特征，为了协调整个网络，正确高效地利用资源完成用户递交的感知任务，必须对感知网进行有效的管理。 本文以战场监测系统为应用背景，结合国家自然科学基金“感知任务适应性分配策略与实现机制研究”，深入研究了感知网管理技术，具体研究内容及其成果如下： ● 提出了集成化的感知网管理框架。现有的感知网管理体系，如巴西MinasGerais联邦大学提出的MANNA体系，多是对传统网络管理的扩展。由于感知网具有应用定制性，感知网管理不仅包括传统的网络管理功能，而且已上升到系统管理的层次。本文利用反馈控制实施感知系统管理，并采用基于策略的管理方式将系统管理和网络管理有机集成，有效提高了感知网的整体性能。 ● 针对战场监测系统等大规模异构层次型感知网，提出了Macro-micro管理体系结构。其中，Macro-manager负责高层决策，决定如何有效利用剩余感知资源完成任务目标，并将管理策略分发到大量分布的Micro-manager，而Micro-manager则调度传感器节点以最佳方式执行所分配的任务，从而降低了管理的复杂性，减少了管理通信开销。 ● 自组织是感知网自管理的重要内容，本文研究了感知网自组织的聚类问题。对于大规模密集部署的感知网系统，可将节点聚类成簇，由簇头节点承担Micro-manager，以有效管理簇内节点。对于异构感知网，从能源有效性的角度计算了最优的分簇数量，并改进了基于Voronoi图的聚类算法，通过限制广播消息的扩散范围，达到了节省网络能量的目标。对于同构感知网，提出了基于极大独立集的单跳分簇算法，同时采用最小代价原则构建连接簇头节点和汇聚节点的通信主干，以实现Manager之间管理信息的交换。 ● 感知网管理的目的是有效利用资源完成用户提交的感知任务，因此本文对感知网的任务分配问题进行了深入研究。由于传感器节点能源有限，而能源主要用于通信，为了减少通信开销，提出由处于通信枢纽的节点来承担节能处理任务的方案。 ● 选择通信枢纽的最优方案是典型的NP-C问题。由于感知网存在固定任