由于传感器节点电量的有限性和电池的不可更换性,无线传感器网络的节能优化问题成为设计网络的一个关键问题。由于大规模无线传感器网络采集到的数据之间具有很强的时空关联性,因此其中包含着大量的冗余数据,而这部分冗余数据的采集和传输浪费了很多不必要的网络资源。目前,很多节能优化策略使用压缩感知算法对传感器采集到的数据进行压缩后再传输,在接收端将原始数据恢复出来,从而降低了冗余数据的传输能耗。为了进一步地对网络进行节能优化,本文提出利用目前的一个研究热点——矩阵补全算法来同时降低传感器网络的采集和传输能耗,实现延长网络寿命的目的。本文主要提出了两步节能优化算法,第一步基于矩阵补全算法提出了一种节点选择策略,通过对节点数据信息量的衡量来寻找出非冗余节点,让其执行数据采集功能,剩余的冗余节点将关闭其采集功能,只作为中继节点传输数据,从而同时减少了网络采集和传输的数据量,进而降低了网络在采集模块和传输模块消耗的总能量;第二步,利用矩阵补全算法的部分采样原理在采样阶段直接减少第一步选出的非冗余节点采集的数据量,在传输阶段传输部分采样的数据,从而省去了压缩感知算法中先采集大量数据再压缩处理这一过程,达到同时降低传感器网络采集和传输模块消耗的能量的目的。本文利用瑞士洛桑理工学院的传感器网络采集到的气象原始数据集对本文提出的两步节能优化算法进行了实验仿真,结果表明,算法在保证了一定的恢复精度的前提下,有效减少了网络中冗余节点的数量,以最少的数据采集量和传输量达到恢复出原始数据的目的。本文通过对传感器网络能耗模型的建立,得出优化后的传感器网络消耗的能量仅为优化前的17.8%,这对于无线传感器网络的节能问题来说具有重要的实践意义。另外,本文对于使用的矩阵补全算法做了性能优化,加快了算法的收敛速度,使之更加适用于处理大规模无线传感器网络的高维数据。