自上世纪九十年代以来,物联网技术已经逐渐融入到人们的生活工作中,无线传感器节点的大量部署使人们可以对感兴趣区域进行实时监测,采集到的海量数据通过网络上传到各个数据中心,以满足用户的不同需求,极大的提升了人们的生活质量和工作效率。然而,受体积和环境等因素的影响,传感节点携带的电量十分有限,这使得无线传感器网络难以长时间的维持工作。并且由于监测过程需要不断地采集数据,大量的感知数据增加了数据中心的工作负载,导致数据中心能耗急剧增加,除了产生高额的用电成本外,也对环境及电网造成了影响。如何延长无线传感器网络生存时间,并降低海量数据给数据中心带来的高额能耗开销,成为物联网发展道路上不可回避的问题。目前,无线传感器网络方面主要的研究还集中在如何通过均衡网络负载,减小网络中节点的能量消耗差异;而降低大数据带来的数据中心能耗成本方面,传统的动态电压调节(Dynamic Voltage And Frequency Scaling,DVFS)等技术依然还是主流手段。然而,在人们对网络生存时间和能耗成本要求越来越高的今天,这些传统方法的效果并不足以满足人们不断增长的需求。针对物联网技术中的能耗问题,本文分别从延长无线传感器网络生存时间和数据中心能耗成本优化两方面进行了研究。延长无线传感器网络生存时间方面,首先提出了一种异构网络能耗调度算法,并且针对三维环境中网络生存时间问题进行研究,提出了三种三维环境部署策略,最后,以输油管道监测系统为基础,提出了一种节点能耗平衡策略;在数据中心能耗成本优化方面,提出一种基于能耗的数据中心成本优化策略。本文主要贡献点概括如下:(1)本文提出一种异构网络节点能耗调度策略。针对传统网络生存时间有限,而能量采集传感器网络成本过高的问题,该策略通过调整节点工作状态以及不同种类节点的比例,实现降低节点能量消耗的目的。首先,在传统网络中增加少量能量采集节点组成异构网络模型,为了提高可再生能源利用率,本文根据节点转发任务数量与发射功率,确定能量采集节点工作能量阈值,当能量采集节点能量大于该值时,节点进入活动状态,反之则保持睡眠状态补充能量。对于网络中大量电池供电节点,由于节点密度大,存在很高的数据冗余,为了快速判断节点是否为冗余节点,本文定义有效临界点和有效覆盖率,并根据节点邻节点的数量及节点与邻节点的位置关系计算得到该节点的有效覆盖率,通过比较节点的有效覆盖率与系统覆盖率的关系判断节点工作状态。最后,经过分析和实验验证,我们得到两种节点的比例与网络生存时间的关系,并整理提出节点工作状态判定规则。(2)本文对三维环境中节点均匀分布情况下网络生存时间问题进行研究,并提出三种节点部署策略。在研究过程中发现并证明,首层节点最优传输距离为一不受网络规模及节点数量影响值,该值的大小仅与系统参数和环境有关。基于首层最优传输距离,提出两种三维环境网络优化算法,在保证网络生存时间的基础上,分别从链路最短、局部总能耗最优进行优化部署,此外,针对均匀分层部署对网络层数进行优化。在研究过程中发现并证明,三维环境中,数据从源节点转发至汇聚节点的过程中,均匀分层情况下路径总能耗最小。最后,总结得到三维网络环境中节点部署基本方法,为真实环境中节点部署提供理论依据。(3)本文提出一种能量采集节点能耗平衡部署策略。该策略主要为解决输油管道监测系统网络生存时间有限,维护成本高的问题。首先定义最差能耗,通过理论分析找到输油管道环境中最差能耗值。平衡节点每轮中采集能量与最差能耗,可以得到在任何情况均能确保网络永久运行的最小能量采集速率。之后,为了进一步降低网络成本,在此基础上又提出两种优化能量平衡策略,Ow-EBS与Of-EBS,分别通过优化最差区域内转发任务负载与节点传输距离来降低网络最差能耗,减少网络对能量采集速率的需求,不同策略保证网络永久运行所需的能量采集速率满足POf-EBS≤POw-EBS≤PWC-BBS。(4)本文提出了一种基于能耗的数据中心成本优化策略。该策略根据不同用电量将电价分成不同价格,并考虑碳排量系数、数据中心实际情况以及服务质量等条件,抽象出总成本优化方程组,并结合GLB思想,将负载优先分配至电价低廉的数据中心中,降低数据中心电耗成本。综上所述,本文研究了无线传感器网络生存时间问题,内容涵盖了多种网络结构(传统电池供电网络、能量采集网络与异构网络)。此外,针对由物联网大数据带来的数据中心能耗大,用电成本高的问题进行了探索。本文的研究成果为降低物联网环境下节点能量消耗提供了理论依据,并对解决物联网中实际问题(输油管道监测系统生存时间、数据中心能耗成本)具有很好的参考价值。