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异构无线传感器网络(HWSN)具有自组织、实时感知、协同处理、无线传输等特点,其应用领域不断拓展,网络规模也日益扩大。然而,由于网络节点的资源受限,特别是能量资源更显珍稀,因此,降低能耗和提高能效是HWSN面临的重大挑战,能量优化已成为HWSN研究的关键问题。MAC协议和路由协议均处于协议栈较低层位置,其能耗高低对整个网络的能量效率产生重大影响。因此,如何设计出低能耗的MAC协议和路由协议是提高HWSN能效的核心问题。而在基于图像应用的HWSN中,图像传输需要消耗大量能量,如何有效降低图像传输过程的能耗是提高网络能效的关键问题。本文针对由无能量补给的普通节点和具有太阳能采集功能的图像节点组成的HWSN,从MAC控制、分簇路由和图像传输三个方面,对HWSN能量优化的关键技术展开研究。具体研究内容及创新之处主要包括以下几个方面:在MAC层,针对异构无线传感器网络MAC层的特点,提出了基于数据估计的网络流量自适应MAC协议DTI-MAC。该协议采用了可变占空比的休眠唤醒机制,节点的休眠时间根据网络流量大小动态调整,以降低节点能耗。DTI-MAC的占空比是网络负载的函数,通过基于节点分簇和基因程序的数据估计算法来预测网络流量大小,预测结果准确率高。实验结果表明,DTI-MAC在保证能耗最小化的同时,具有传输时延小和网络吞吐量大的特点。在网络层,提出了一个基于节点能量、分布密度和链路带宽的分簇路由算法DEBCR。该算法采用了基于节点能量和分布密度的簇首选举策略,在簇首间路由时,DEBCR通过基于基数堆Dijkstra的最短路径优先算法选择从源簇首到Sink的最优路径,采用了基于发射能耗、当前能量、采集能量和链路带宽的复合尺度路径度量准则。实验结果表明,DEBCR可以根据不同ToS需求设置不同的路径权值,在保证能量效率的同时满足不同应用对传输时延的需求,有效均衡了网络能量消耗。在图像传输方面,提出了基于三维物体检索的多跳图像传输机制MHITS,该机制从减少发送图像数量和图像协作压缩等方面降低和均衡网络能量消耗。MHITS采用基于重建误差与图像权值的三维物体检索算法对采集到的图像进行预处理以减少图像传输量。在传输图像时,采用了基于传输跳数和路径距离的图像协作压缩机制,该机制根据跳数和距离选择能耗较低的图像传输方式,当图像需要压缩时,图像簇首将图像压缩任务分派给簇内的非图像节点,降低了网络传输图像的能量消耗。实验结果表明,MHITS有效解决了HWSN因图像传输而导致的能量空洞问题,满足了大范围远距离HWSN的图像传输需求。