无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是一种新型网络技术。它能对监视区域的环境或检测对象的信息实时感知、采集和处理,并将处理后的信息传送到网络终端用户。现在WSN广泛地应用在多个领域,如智能交通、军事、医疗卫生,在国际上被认为是继Internet之后的第二大网络。但是频谱资源的短缺以及部署环境的复杂性使得WSN节点的共存遇到了非常大的挑战。如何解决WSN中的电磁干扰以及环境中的多径干扰已经成为WSN领域中急需解决的难题。时间反演(Time Reversal,TR)技术能够利用环境中的多径,实现信号在传感器位置的空间和时间同步聚焦,因此基于TR电磁波传输的WSN在克服多径干扰和同频干扰等方面具有独特优势。研究TR电磁波在WSN中的传播规律对于WSN的发展有重要意义。本文第一章首先介绍了论文的研究背景和意义,然后简单陈述了TR信道模型的发展现状以及整个论文的结构安排。在第二章介绍了无线传感器节点的基本知识,以及WSN的系统构架,然后重点阐述了WSN中存在的干扰问题。简单介绍了WSN中传统的抗干扰方式,并指出了这些方法的不足之处。针对这些缺点,提出了具有独特优势的基于TR电磁波传输的WSN网络。接下来,第三章利用平面波理论,将到达传感器节点的电磁波近似为平面波,采用局部射线跟踪方法对到达节点的电磁波进行分析,从而建立了单节点聚焦模型。通过这个模型研究了TR电磁波在到达单个传感器节点时的聚焦情况,分析了影响聚焦半径的因素,利用这个模型可以对WSN节点进行有根据的部署。第四章将TR通信过程等效为一个相关性模型,而TR等效信道就是不同信道之间的相关运算。利用这个相关性模型寻找减少TR聚焦半径的方法,从而提升基于TR的WSN的共存性能。基于这个相关性模型,细致分析冲激响应模型的物理意义,通过在传感器周围增加局部散射体,改变射线最终到达不同接收传感器节点的时间实现了WSN中TR电磁波的超分辨率聚焦。第五章针对于TR需要信道探测的局限性,利用时延信道模型,忽略了多径的衰减,提出了一种简化的TR实现方法。最后第六章对本论文进行了总结并提出了下一步研究方向。