近些年来，随着智能手机、平板电脑这些智能终端的普及，导致数据流量的飞速指数式增长和数据架构类型的极度复杂化,开创了信息社会发展的新纪元，大数据的概念开始出现在人们的日常生活当中。无线传感器网络(WSNs)作为采集大量的数据的重要来源，如何让传感器节点传输数据量更大的数据，提高网络的吞吐量渐渐成为研究的热点。由于单一的传感器节点体积较小，功能有限，可能会引起数据传输拥堵问题，影响通信质量。所以传感器节点必须带有缓存辅助功能。在以往的研究中，研究者对于节点缓存容量的定义基本都是假设节点的缓存容量是无限的，实际情况并非如此，且节点之间的信道状况也并非一直良好。基于以上认识，本文以构建绿色传感器网络为目标，通过优化网络内部数据传输策略，结合相关的技术，研究了WSNs中大量数据传输的能量效率与吞吐量之间的平衡问题。主要研究成果概括如下;
　　在WSNs中，先采用LEACH分簇协议将WSNs分簇，然后选取其中的一个小簇进行研究，针对源节点到中继节点信道的通信状况与中继节点到目的节点信道的通信状况不同的情况，通过调节中继节点每次转发的数据量将系统的通信阶段分为不同的通信时隙，然后理论推导出各个通信时隙的平均吞吐量与总功耗，再将不同缓存容量的系统的平均吞吐量与总功耗一起做对比，通过仿真结果选取适合系统传输的最优情况。
　　在LEACH分簇协议分簇后的WSNs中，选取其中的一个簇群，针对数据量较大的情况下中继节点的缓存区被掏空或者被充满概率较大而引起的系统吞吐量降低，设计了一种中继选择方案，通过降低中继节点缓存区被掏空或者被充满的概率，间接提升系统的吞吐量。通过仿真发现用中继节点剩余缓存容量联合传感器节点间的信道状态来进行通信链路的选择会提升系统的平均吞吐量，效果要优于传统的最佳最佳中继选择方案。