随着无线通信技术以及电子技术的飞速发展，低成本、低功耗、多功能的传感器节点应运而生，大量传感器节点通过ad-hoc的通信方式构成无线传感器网络。无线传感器网络已经逐渐成为工业界及学术界的一个研究热点，在军事领域和民用领域有着非常广阔的应用前景。然而，传感器节点的物理尺寸决定了为其供电的电池容量有限，又由于传感器网络大多部署在人类难以操控的环境中，节点能量无法得到及时补充，因此，节能一直是无线传感器网络的核心问题，也是设计各层协议时必须考虑的因素。节点调度技术利用无线传感器网络中节点冗余的特性，选取一部分节点工作，能够减少整网通信开销，延长网络生命周期。　　 本文依据无线传感器网络中节点间的时空关联特性，提出了两种基于数据预测的节点调度机制，旨在对整网数据完整度影响可控的前提下，充分消除节点冗余，提高节点能量利用率，实现节能的目的。本文的主要创新工作如下：　　 1)提出了一种基于数据预测的自适应节点轮次调度机制ADNS　　 自适应节点轮次调度机制ADNS首先对网络中节点的空间关联关系进行建模，通过贪心算法选取工作、休眠节点集合，提取两集合的关联模型用于数据预测；然后利用工作节点的实测数据预测全部节点执行监测任务时的采集信息；最后依据节点的时间关联关系，对模型进行自适应更新。该机制综合考虑了节点轮次调度带来的节能收益与对整网数据完整度造成的影响，具有较好的可实施性和可控性，适用于对数据完整度有严格要求的无线传感器网络，如精密环境温度监测等。实验证明，与基于区域覆盖的节点轮次调度方法相比，在维护相同数据完整度的情况下，该机制能够更加充分的去除冗余节点，节能效果更佳；与其它基于数据预测的节点轮次调度方法相比，在节能收益相同的情况下，该机制能更好的实时保证用户采集信息的精度要求。　　 2)提出了一种基于数据预测的节点贪心分组调度机制GNSA　　 节点贪心分组调度机制GNSA考虑到节点间能耗均衡问题，首先对网络中的节点冗余进行建模，通过贪心算法将节点划分成若干分组，使其轮流工作，提取分组节点间的空间关联模型用于数据预测；然后利用工作分组节点的实测数据预测全部分组节点执行监测任务时的采集信息。该机制可实施性强，适用于对节点能耗均衡有严格要求的无线传感器网络，如海底水压监测等。实验表明，该机制能够有效的均衡节点能耗，延长网络寿命。与其它节点分组调度方法相比，在节能收益相同的情况下，该机制能够保证更高的目标区域监测精度；在维护相同数据完整度的情况下，该机制具有更好的节能效果。