随着5G技术和移动互联网的不断发展和成熟,物联网将有更大的发展空间。无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为物联网的一个重要组成部分,其应用场景不断增多,需求不断增加。无线传感器网络具有自组织,高容错等特点,在环境监测,工业生产等领域有广泛应用。但是由于无线传感器网络需要适应复杂多变的环境,其存在供电困难,电量有限等明显缺点。通过节能路由协议和低功耗芯片等方式,可以进一步提高网络的寿命。但是,这些方法没有完全解决节点能量受限问题。而利用太阳能等清洁能源为无线传感器网络进行供电是解决上述问题的一种有效方法。同时由于天气和地理位置、季节等影响,太阳能节点采集的能量波动性较强,因此,研究太阳能传感器网络能量收集预测和路由调度方法等策略,对其具有重要意义。为克服当前技术存在的不足之处,本课题将从能量收集预测和路由调度两个方面进行研究。主要工作如下:首先,本课题针对太阳能传感器网络中最常见的数据采集和汇聚上传的应用情景,对现有的太阳能充能预测研究中的预测周期设定问题开展工作。通过实例阐述了预测周期这一参数的重要性和对网络寿命的严重影响。之后,给出了一套动态周期调整策略—DPAS(Dynamic Period Adjustment Strategy)。DPAS方法的特点是对光充能预测算法的现有流程没有干涉,单纯调整预测周期这一重要参数来优化网络寿命。最后,通过实验对本文策略进行了验证。仿真实验表明,DPAS方法可以有效降低节点的死亡率,进而提高网络寿命。与非动态调整周期的现有研究相比,可使网络寿命增加5%-27%。其次,针对太阳能传感器网络在夜间等无光照情况下,如何度过“饥荒”提出一种基于数据汇聚的路由调度策略。本课题分析了若干现有的研究方案如数据压缩、节点和路由调度、数据流量聚合等,针对这些研究中存在的数据损失、压缩计算耗能等问题展开研究。对应用十分广泛的传感器硬件进行了功耗测试,根据其射频耗能特性,以数据汇聚为手段以能量消耗为目标,提出了一种基于数据汇聚的路由调度策略—DABRS(Data Aggregation-based Routing Strategy)。最后,通过实验验证了DABRS策略延长网络寿命的效果。