无线传感器网络在军事和民用领域有着广阔的应用前景,是目前一个非常活跃的研究领域。与传统网络不同,无线传感器网络资源非常有限,且以采集监测区域内的相关信息为主要任务,如何节约通信能耗并保证采集数据的可靠性,是研究人员需要解决的重要问题。媒介访问控制协议是节点通信的基础,从底层缓解无线冲突,并尽早去除冗余,对于降低网络通信能耗具有十分重要的意义。数据压缩也是节能的一种重要方法。本文主要从异步通信模式的MAC协议和基于这种MAC协议的小波数据压缩展开研究,主要工作如下:一、以低功耗异步通信模块硬件构架的可行性为基础,提出一种异步通信模式。针对异步模式可能带来的对于传感器网络各层协议及整体性能的影响,设计了一种采用周期性唤醒/睡眠、局部时钟同步、交互确认ACK等机制的异步MAC协议。其中根据传感器网络内数据的相关性和实际网络需求,设计了顺序唤醒和交错唤醒两种不同的机制。通过系统仿真,该协议可以减少冲突和无效信道侦听,获取更好的能量有效性。二、传感器结点采集的数据通常具有多模相关性。多模相关性是指结点采集到的不同类型的数据之间具有的某种相关性。基于数据的多模性,设计了一个基于小波的自适应多模数据压缩算法。在给定相关度阈值的前提下,算法能自适应地对数据进行调整分类,对调整后的相关数据采用最小二乘估计进行拟合,然后把特征数据抽象成一个矩阵,最后利用小波变换去除数据的空间和时间相关性。理论分析和仿真实验表明,新算法能够有效地去除数据之间的多模相关性和同种数据的空间和时间相关性,有效地提高了压缩比,降低了网络的能耗。三、基于开源OMNeT++框架,设计和开发了一种针对异步通信环境的模拟平台VWSN,评估数据压缩算法的性能。VWSN主要针对异步通信环境的特点,搭建从物理层至应用层的网络协议栈,在各个层之间提供通用接口,同时适合传统同步无线传感器网络。模拟实验表明,VWSN具有较好的准确性,能为较大规模下的无线传感器网络协议或算法的研究提供有效的评估手段。