在无线传感网络中,大量的传感节点部署于检测区域内来获取准确的信息,高密度部署的节点检测到的信息有着较强的相似性,直接传输大量的冗余数据会造成较大的通信时延和网络能量的浪费.然而,传感节点的容易失效性和恶劣的检测环境又要求必要的冗余机制来保证可靠的数据传输.根据网络环境和传感节点的特点,如何设计有效的数据调度算法避免数据传输的冲突,权衡能量消耗和QoS要求确定最佳的冗余度,保证数据能够可靠、实时地传输到基站,对于改善网络的性能具有重大的意义.本文首先对无线传感器网络的节点结构、网络结构和典型的路由协议进行了详细地介绍;接着,研究数据融合的概念、数据融合的目的、要解决的问题和典型的基于数据融合的路由协议;其次,研究QoS的基本概念、QoS路由和典型的支持QoS的典型路由协议;最后,针对网络的特点和相关应用,本文分别对上述两类问题提出了两种路由优化算法.具体工作如下:首先,本文在数据融合算法的基础上,针对传感节点的高密度部署带来的过多冗余数据和无线通信容易受到干扰导致的不能正常接收的问题,提出了一种基于贪婪Peony树的数据融合调度算法(GPDA)。该算法首先利用宽度优先搜索算法给所有节点分层,接着为网络选择支配节点,然后使用不同的适应算法为支配节点选择连接节点,而后为每个传感节点确定父亲节点,从而得到一棵数据融合树,最后为每一层节点构建最大并发集并分配相应的调度时间段.其次,本文在支持QoS路由的典型算法的基础上,针对传感节点在恶劣的环境中易失效特点及用户的QoS要求,提出了一种自适应容错的QoS路由优化算法(AFTQOA).该算法具有一定的容错性和健壮性.首先计算出每一次查询成功的概率、能量消耗量和网络能够成功地响应查询的运行时间,然后得到满足用户要求的最佳冗余源节点和冗余路径数目,最后进行数据的采集和传输.最后,新算法GPDA和AFTQOA分别与其相对应的典型算法通过实验仿真进行比较,仿真实验结果表明,新算法GPDA具有很好的应用价值,可得到最佳的通信半径使得网络生命周期最长,另外该算法与PDA算法相比,具有融合延迟更少和网络生命周期更长的优点.新算法AFTQOA在不同的系统参数条件下,一定存在最佳冗余度使得网络在满足QoS要求下网络的生命周期达到最大化.