无线传感器网络是由大量分布在目标区域中具有感知、计算和通信能力的节点组成。由于传感器节点受能量和计算能力的限制,如何高效利用有限的能量是无线传感器网络研究的关键。无线传感器网络数据汇集应用中,具有网络数据流连续、流量大、“多对一”的特点。数据汇集过程中,部分路径因数据流量过大而导致该路径节点能量消耗过快,缩短网络寿命。能量均衡能有效提高网络服务质量和资源利用率,成为近年来研究的热点。本文以提高网络服务质量、延长网络生存周期为目标,针对静态和动态传感器网络应用场景,研究能量均衡数据汇集算法,形成如下研究成果:①针对无线传感器网络单个节点与蚁群算法中的个体的相似性特点,提出一种基于蚁群优化的能量均衡数据汇集算法。将节点当前剩余能量和邻居节点间距离参与启发因子的计算,使前向蚂蚁趋于选择节点剩余能量高、离转发节点近的邻居节点作为下一跳节点;状态转移概率的计算兼顾节点当前剩余能量、与邻居节点间距离和邻居节点距基站(Sink)的距离等因素,进行网络路径的建立和维护;将信息素正反馈变为负反馈,使前向蚂蚁按照信息素少优先的原则选择路径,克服了基本ACO收敛于唯一最优解的弊端,体现均衡能耗的思想;优先选择邻居节点中距Sink近的节点作为下一跳节点,防止数据汇集过程中出现回环现象,达到全局范围内均衡能量的目的。计算和仿真表明,算法EDG-ACO能有效提高网络的能耗均衡程度,延长网络生存周期。②基于移动Sink的传感器网络在解决“能量洞”问题时具有十分显著的效果,并可以与手持设备相结合,组成“泛在网”的终端网络。针对移动Sink场景,本文在第四章提出一种面向动态传感器网络的数据汇集算法。算法首先将目标区域划分为几个“单元”,提出网络“热度”评价函数,根据网络评价函数给出Sink的移动策略,避免Sink盲目移动;通过节点剩余能量和角度的加权选择下一跳节点,有效避免选择能量较低的节点作为转发节点和“回环”现象的出现;采用移动Sink代理机制降低网络拓扑结构变化产生的能耗。分析和实验结果显示,与相关算法相比,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命。