继互联网之后，物联网逐渐走进了人们的日常生活，随着物联网应用的普及，信息产业化再一次得到变革。而无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）作为物联网发展的核心技术之一,越来越受到学者广泛关注。WSN是由若干个能量有限的传感器构成的一种自组织、分布式网络。传感器节点感知周围环境的信息或者搜集所监测对象的信息，并将信息以单跳或多跳的方式转发给汇聚节点（sink）。sink节点将融合的数据传送给特定用户。然而，在战场侦察、火灾的紧急救援和危险的动物跟踪等应用中，传感器通常仅用电池供电。因此，提高能量效率，最大化的延长网络生命周期，成为WSN研究的关键问题之一。　　为此，有些研究者从数据搜集和处理的角度研究能量高效的数据融合算法；有些从路由协议的角度研究节能的优化算法；有些则引入移动sink的路由算法，从而解决传统的静态WSN中sink周围节点的能量瓶颈问题等。　　本文以WSN的能量高效为研究基准点，分别从数据融合及传输、QoS和移动sink三个方面进行研究。首先，从数据搜集和处理的角度采用多因子优化的融合算法，该策略对传感器感知的数据作融合处理，以降低数据冗余量，从而节省节点能耗，延长网络生命周期。其次，为保证能量高效，同时满足多种应用环境中不同业务需求的服务质量，给出基于改进的定向地理路由算法的QoS调度模型。该模型应用到算法中，比原定向地理路由算法在端到端延迟、能耗以及网络生命周期等方面表现出较好的性能。最后，为解决在静态WSN中sink周围节点的能量空洞问题和因sink的频繁移动导致节点内存信息频繁更新的问题，提出按需移动sink的多路径地理路由策略。该策略利用剩余能量、时间和目标函数等参数实现了sink的按需移动。同时，该算法增加了对参数的可调控性，满足了实际应用对系统性能的弹性需求。该策略的构建经历三个阶段：邻居表建立、路径表建立和搜索路由阶段。在搜索路由阶段，采用改进的禁忌搜索算法搜索全局最优路径集，结合经济学中的“短板效应”构建出路径链路健康指数模型，当健康模型值低于计算阈值时，并且满足关键路径条件时，sink节点朝着关键路径移动，从而均衡能耗，延长网络生命周期和提高能效。