随着世界各国对海权和海洋资源的日益重视，长期、连续、实时的海洋数据采集技术成为学术界和工业界的研究热点。该技术可为海洋科学研究提供基础数据，预报海洋自然灾害;也可为领海岛礁防御提供安全保障，预警海上军事威胁。然而传统的单传感设备在网络生命期和采集规模上已无法满足现有应用需求。二十一世纪以来，水下传感网为海洋数据采集技术带来了变革。该技术的研究目标是实现长达若干个月的水下无人连续数据采集，并可通过多跳水声通信实时地获得水下传感数据。为实现水下传感网最初的设计愿景，理论和技术上还有诸多难题亟待解决。在水下传感网的网络协议栈中，路由协议主要负责分组转发和多跳路由发现。尤其在长期、大范围海洋数据采集的应用场景下，将不同类型的数据以最优的路径从水下传输到水面，是水下传感网研究的核心之一。由于水声信道的局限和复杂时变的海洋环境，水下多跳数据传输研究存在诸多挑战。　　在长期无人值守的工作环境下，水下路由协议研究主要面临三方面挑战:水声通信单位数据传输能耗高，导致网络生命期严重受限，如何在时变拓扑下抑制数据的冗余转发，延长网络生命期，是研究面临的首要挑战;水声数据传输带宽低、误码率高，在中高速数据传输场景下，提高多跳数据传输吞吐量，是研究面临的重要挑战;海洋时变环境对长期连续数据传输性能影响剧烈，如何在连续数据传输的场景下，保证多跳数据传输的稳定可靠，是研究面临的最新挑战。针对以上三方面挑战，本文将展开递进的研究，主要研究内容和创新性包括:　　1.提出基于方向感知融合的低功耗水下路由协议。为解决水下网络能耗受限的问题，本文首先研究可大幅延长网络生命期的低功耗水下路由协议。为实现在一次通信内同时完成分布式最优下一跳节点选择和多路冗余抑制，本文基于水声球体传播模型，证明了基于延迟分布式转发的最优和次优情况下，深度路由协议转发模型中存在导致多路冗余转发的最优转发盲区;在此基础上，本文通过三维网络连通度模型分析，证明了最优转发盲区相比于其他区域，会以更大的概率产生多路冗佘转发;基于以上两点结论，本文通过结合方向传感数据的融合计算，在深度路由协议中引入到达时间测距算法，首次在一次通信内同时实现了最优下一跳节点选择和多路冗余抑制。通过仿真验证，本文所提的协议相比于分布式深度路由协议平均可降低81％的平均传输能耗，平均数据传输成功率的损失小于9％。最后，本文将融合算法在嵌入式计算平台进行了实现，算法运行效率可满足每秒数据传输次数超过100次的高频数据传输需求。　　2.提出基于分布式网络编码的无定位水下路由协议。为解决水声通信吞吐量低的问题，本文首先基于分层三维网络转发模型，证明了网络编码在无冗余和有冗余编码的情况下均可提升分层移动三维网络的汇聚节点端吞吐量，并给出了采用的线性网络编码在GF8有限域下的成功解码概率下界。然后，本文基于多队列调度，在不增加传输等待时间的基础上，对深度路由协议待转发数据包进行分布式编码转发，并基于M/D/1排队模型给出了编码队列长度的下界。在以上结论的基础上，本文提出了基于分布式网络编码的无定位水下路由协议，以可控的能耗损失，有效提升了网络汇聚节点端吞吐量。通过仿真验证，本文所提协议在动态网络下相比于无编码深度路由协议，平均可提升吞吐量15％;静态网络下平均可提升吞吐量约20％。最后，本文也将分布式编码转发算法在嵌入式计算平台进行了实现，当分组编码长度小于7，且数据包长度小于200字节时，运行效率可满足源节点数据产生频率为1Hz时网络数据传输需求。　　3.提出基于信道感知的环境自适应水下路由协议。为降低水下复杂时变环境对数据传输稳定性的影响，本文考虑水下信道质量复杂的波动性和长期呈现的周期性，将最近邻居回归算法推广为精准时序水声信道定量分析模型。在此基础上，本文以可控的预测精度损失为代价，实现基于散列存储的快速最近邻居搜索算法，并证明信道质量满足离散高斯分布的情况下，当时间窗口长度为m时，k最近邻搜索算法时间复杂度降为D（mn/104.8)。基于上述模型，本文首次将信道量的时间梯度引入路由的感知决策，可预测短时间内的信道质量变化，同时结合时序递推统计方法，提出基于信道感知的环境自适应水下路由协议，保证连续周期数据采集网络在时变海洋环境下多跳数据传输性能的稳定可靠。本文采用真实海洋试验数据集和真实信道模型对相关协议进行性能验证。在仿真实验中，本文所提协议相比于深度路由协议平均提升数据传输成功率18.2％。相比于CARP协议，平均提升数据传输成功率15.5％。有效屏蔽了局部噪声对全局多跳通信质量的影响。最后，本文将信道预测和感知转发算法在嵌入式计算平台进行了实现，算法运行效率可满足每秒数据传输次数超过100次的高频数据传输需求。