无线传感器网络（WSNs）通常由大量廉价的传感器节点组成，每个节点由电池或其他有限能源供电，这些能源因其所在环境或更换成本而难以替换。无线传感器网络的应用包括军事监视、灾害管理、目标跟踪和环境条件监测。为了延长无线传感器网络的寿命，传感器节点的节能感知和通信方法至关重要。最近，利用无人飞行器（UAVs）作为无线传感器网络中地面传感器节点的便携式数据收集器的兴趣有所增加。本论文研究了几种解决传感器节点与融合中心之间有效通信的方法。由于处理能力、感知范围、传输带宽和能耗总是有限的，因此不利用每个传感器节点提供的所有信息是有益的，以延长其寿命并降低通信成本。为了解决这个问题，首先，提出了使用单个融合中心和多个传感器的高效测量量化技术。动态比特分配在所有传感器之间以及测量元素内部进行。随后，该问题扩展到包含多个融合中心，并提出了一种新颖的算法将传感器关联到融合中心。解决了由多个传感器监视的目标的带宽分配问题。此外，讨论了如何利用传感器位于多个融合中心覆盖半径内的情况在它们之间共享目标。最后，提出了性能有界的数据收集算法，其中指定了每个目标所需的精度。为了确定所需数据收集器的最小数量及其初始放置位置，提出了一种算法。当固定数据收集器的数量少于需要收集数据的区域数量时，开发了一种覆盖路径规划方法。由于最优解需要巨大的计算量，对于实时在线实施不切实际，因此针对多目标整数优化问题提出了近似算法。为了评估每个建议算法的有效性，使用了多种模拟场景以及基线和简单的现有方法。

以下是本文的贡献：

• 比特分配问题被表述为一个多目标整数优化问题，该问题最小化所有目标的PCRLB（后验克拉美-罗下界）并遵守带宽限制。在创建动态比特分配时，考虑了融合中心（FC）和每个传感器节点的带宽限制（第2章）。

• 提出了一种近似的比特分配算法，该算法将比特分配到测量向量的各分量以及融合中心处的各个目标（第2章）。

• 针对杂波背景下多分布式雷达网络中的多目标跟踪，提出了一种用于联合带宽分配和目标分配到融合中心的新策略（第3章）。

• 针对联合带宽分配和目标分配，提出了两种近似分配算法。这些算法在更短的时间内提供了近乎理想的结果（第3章）。

• 提出了一种为多目标整数优化问题生成初始值的算法（第3章）。

• 计算了在带宽和覆盖区域受限的情况下，覆盖所有传感器并为每个目标获得指定精度结果所需的数据收集器的最小数量（第4章）。

• 表述了一个多目标优化问题来描述数据收集器与传感器节点之间的关系，其中每个传感器仅关联一个数据收集器（第4章）。

• 表述了一个覆盖路径规划问题，用于使用预定数量的数据收集器覆盖区域（第4章）。