无线传感器网络由一系列能够监测物理和环境因素的微型传感器节点组成,广泛应用于智能电网和环境监测等领域。然而,传统无线传感器网络基于特定任务展开,不同供应商的多个网络独立部署在同一监测区域中,相互之间资源无法共享,使得有限的节点资源得不到有效复用,导致资源利用率低下;此外,传感网作为物联网的底层接入网,面临着网络异构、应用多样以及任务时变等问题。因此,如何在资源有限、网络异构且多变的情况下,通过灵活可扩展的网络架构以及合理的资源调度,来满足不同任务需求并提高资源利用率,具有重要研究意义。首先,介绍了软件定义无线传感器网络的固有挑战和研究意义,对当前的研究热点进行了分析,并给出了软件定义无线传感网的典型架构;此外,详细描述了无线传感网中的资源调度机制以及软件定义无线传感网的资源调度策略,深入分析了现有调度机制的特点并进行了归纳总结。其次,为充分利用网络资源并灵活响应网络拓扑变化,将软件定义网络引入无线传感网,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略。通过软件定义实现控制层和数据层解耦,以灵活调度网络资源来同时完成多个任务,在保证数据质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络结构变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率并降低能量消耗。结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点控制开销。再次,为解决网络异构、任务时变以及资源复用问题,针对物联网中多任务场景,提出了虚拟化软件定义无线传感网资源调度映射机制。通过Flow Visor在SDWSN数据层和控制层之间创建网络虚拟层,为不同任务划分逻辑网络以共享底层异构网络资源;此外,通过非线性权重离散粒子群优化算法为每个任务建立动态联盟,完成逻辑网络到物理网络的资源映射。结果表明,该资源调度机制提高了资源利用率和负载均衡度,降低了网络能耗以及任务完成时间。最后,总结了本文的研究工作,并对未来的研究方向进行了展望。