为了满足无线传感器网络对大规模、实时性感知大数据量的需要,节能优化算法仍旧是无线传感器网络(WSN)研究的重中之重。然而越来越多的传感器节点常被部署在环境恶劣、人迹罕至的地方,不便移动且更换电池困难,大量的冗余节点感知数据严重的造成了节点能量浪费,缩短了网络生命周期。对于能量局限的节点而言,节能是当前传感器网络研究领域亟待解决的问题。目前研究较多的是基于簇头数据融合来减少冗余数据降低能耗,但未在节点数据采集时就减少节点重复数据采集,造成了很多不必要的能量浪费。本文在大量网络节能算法参考文献研究下,对监测网络区域进行正六边形网格划分,在保证目标区域的监测任务的前提下,实现用较少的节点数且网络重叠覆盖区域面积最小的目的,来降低能耗。论文主要内容包括以下两个方面:(1)通过对分簇优化算法的研究分析,提出改进的正六边形网格划分非均匀分簇算法(HGUC)。首先,将传感区域正六边形网格划分,网格划分大小取决于网络规模与节点传感半径等;其次,从全局的角度均衡所有节点的能量消耗,在每个区域选取能量最大的节点作为候选簇头节点,同时考虑节点剩余能量、节点密度和最优簇头数等因素,确定最终簇头节点。仿真实验与分簇LEACH、EEUC算法对比表明,本文算法能够有效均衡网络节点能耗,提高网络生存周期。(2)在网格划分的基础上,借助图论中Halin图扇收缩理论,提出网格划分的无线传感器网络移动节点路径规划算法(HALIN),通过移动sink节点遍历采集感知区域数据信息,降低节点间通信能耗。为了减少数据收集传输过程中时延,算法将最终簇头汇聚点(簇头节点)映射成—Halin图,并通过Halin图扇收缩功能寻找移动sink节点的移动路径,也即最短路径的旅行商问题。实验以GBME网格算法和RP-UGO算法对比,对移动速度、移动节点行走路径长度等多组实验变量进行仿真,仿真结果表明本文算法在节约网络能耗方面得到了很大的提升,并且在一定实际应用允许的条件下网络时延得到较大减少,更好地实现网络实时性的目的。