目前,无线传感器网络多采用电池进行供电,在缺乏人工维护的情况下只能维持有限的工作寿命。而且,大部分无线传感器网络应用的部署区域较为偏远或者环境恶劣,如火山监测、军事敌后侦察等,无线传感器网络获得人工维护非常困难。网络中多对一的数据收集方式和不均匀的数据分布,使得各节点的能耗极不均衡,某些节点可能因能耗过大而提前死亡,严重影响了网络性能,甚至使得网络瘫痪。采用人工维护的方式成本较高,且当网络规模较大时缺乏实用性,从环境获取能量的方式局限性较大,而通过新兴的无线充电技术结合移动式数据收集为延长网络寿命,均衡节点能耗提供了新的解决方案。配备可充电传感器节点和无线充电设备(WCE)的无线可充电传感器网络,通过WCE移动到节点附近为节点补充能量。WCE同时配备数据收集模块,在充电的同时进行数据收集,需设计合理的充电和数据收集算法才能有效延长网络寿命,均衡节点间能耗。本文在WCE移动距离受限的情况下,针对二维无线传感器网络中能量受限及能耗不均衡问题,提出了基于非均匀分簇的无线充电和数据收集算法。在综合考虑监测区域和WCE最大充电范围的基础上,设计了一种非均匀分簇方法。分析网络中数据流、节点能耗和WCE的移动特性,采用蚁群系统求解节点的最佳路由路径,在延长网络寿命的基础上均衡节点能耗,提高网络内能量利用率。在仿真实验中得到了算法相关参数的最优取值,相比于Mdcr算法,在网络内能量利用率方面平均提高61.64%,在节点存活率方面提高5%。进一步考虑在WCE充电能量和移动距离均受限的情况下,提出了一种无线充电和WCE辅助移动数据收集算法,采用一对一的充电方式以获得更加均衡的充电功率。以最小化WCE充电能量消耗为目标,综合考虑网络内数据流、节点的能耗模型和WCE的移动特性,建立优化模型。设置节能系数,用于计算WCE辅助收集数据量。综合考虑节点剩余能量、邻居节点数目和已作为锚点次数,设计了一种锚点选择算法,充分利用有限的移动距离为尽可能多的节点补充能量。运用拉格朗日对偶分解和次梯度算法求解优化问题,优化节点的充电量和路由。仿真结果表明锚点选择算法在提升网络内平均剩余能量方面优于仅考虑节点剩余能量的锚点选择算法;相比于第三章所设计算法,在牺牲一部分网络内能量利用率的情况下,能够有效避免节点死亡。