无线传感器网络是由大量传感器节点组成的一个多跳的、自组织的网络系统。传感器节点协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中监测对象的信息,并把这些信息发送给远程用户,实现了数据的采集、处理和传输三种功能。数据收集技术作为无线传感器网络的一项基本技术,是目前无线传感网中的研究热点。能否有效地采集到合适的数据直接关系到应用的效果。在传统的数据收集方式如基线传输中,节点负载不均衡,靠近汇聚节点sink的传感器节点需要传输更多的数据包,网络生存周期会因局部节点负载过重而大大缩短。本文针对如何优化无线传感器网络的数据收集性能提出两个数据传输模型,分别用来提高网络传输的容量、降低网络的时延,以及减少网络传输次数、降低网络节点的能量消耗,最后利用PEPA对无线传感器网络的数据收集进行建模描述并分析传输性能,从而达到优化数据传输的目的：首先,本文提出了一种基于网格划分的分簇式数据收集模型。在由n个传感器节点和一个sink节点组成的传感器网络中,分析了这种模型的三个传输阶段,对网络的容量和时延做定量分析,得到容量及时延公式。改进的数据收集方式在确定好网格划分时,头节点接收到成员节点的数据后经过压缩感知将数据融合,并发送给邻居头结点,头节点收集到网格内成员节点数据后沿着生成的路由路径将数据发送给sink节点。与传统的数据收集方法比较,可以有效提高网络的容量,降低网络的时延。并且由于采用压缩感知技术,每个节点的负载得到了均衡。局部节点不会因负载过重而失去效用,网络的生命周期因此得到了延长。其次,针对如何节省传感器节点的能量消耗,提出一种分簇式网络中基于压缩感知(CS-C)的数据收集模型。减少节点数据传输次数是有效地节省节点能量消耗的一种途径。利用压缩感知技术,每个节点都需要发送若干个观测值给sink节点。对于大规模的WSN来说,由于传感器节点的数目非常多,网络的总传输次数相应的也很大。在分簇式网络中,簇内节点通过多跳的方式发送数据给簇头节点；簇头节点收到簇内成员节点的信息后,运用压缩感知的方法,将数据发送给邻居簇头节点,最终发送给sink节点。簇的大小决定了簇内的传输次数,簇的个数决定了簇间的传输次数。在CS-C数据收集模型中,联合多跳传输和压缩感知的优点,在均衡网络负载的同时,降低节点的能量消耗。本文对传输次数与簇的大小的关系进行了分析,推导出最优簇大小的公式,通过确定分簇的大小,使得网络总传输次数减少,并给出了分簇算法。最后利用性能评估进程代数(PEPA)的方法来分析分簇式无线传感器网络的性能。分簇式网络中,将各个簇看成整个网络系统的子系统。簇内节点之间、各个簇之间的数据传输过程可以用PEPA来进行描述。采用PEPA完成对所给模型的描述工作,就可以对这个系统模型的工作流程进行分析。本文研究采用了LEACH协议的无线传感器网络的性能,用PEPA来描述WSN的LEACH协议的传输过程。并从中提取相关性能指标做定性和定量的分析,得到WSN中数据收集的容量、利用率、响应时间随节点个数的变化情况,对无线传感器网络模型的改进具有重要作用。