感测数据，再将数据传输至信宿是无线传感网络(WSNs)中节点的首要任务。传感节点由电池供电，它们的多数能量用于传输数据，越靠近信宿的节点，传输的数据量越大。因此，这些节点的能耗速度快，容易形成能量-空洞问题。而通过移动信宿收集数据能够缓解能量-空洞问题。为此，提出基于粒子群优化的信宿移动路径规划(PSO-RPS)算法。PSO-RPS算法结合数据传递时延和信息速率两项信息选择驻留点，并利用粒子群优化算法选择最优的驻留点，进而构建时延有效的信宿收集数据的路径。仿真结果表明，提出的PSO-RPS算法有效地控制路径长度，缩短了收集数据的时延。

针对传统光传送网络(OTN)设备业务单盘数量过少, 且槽位扩容会造成业务中断, 成本过高的问题, 文章提出了基于集群架构的光传送网(COTN)通信系统。COTN设备管理系统的设计是实现现网设备从OTN升级到COTN的可靠技术保障, 是保障COTN中业务承载单盘的兼容性与扩展性的有效技术手段, 文章采用单网元多子框的形式对COTN设备管理系统进行设计。对COTN与传统OTN设备在数据收集、框间保护和业务处理等方面进行了对比研究, 研究结果表明, COTN设备业务槽位的扩展满足承载业务扩容的低成本与动态可持续化的需求。

收集数据是部署无线传感网络(WSNs)的根本目的。采用移动信宿策略可有效缓解 WSNs的能耗问题, 信宿的移动路径是该策略的关键。为此, 提出基于伪驻留点的数据收集 (VRDC)算法。VRDC算法先依据驻留点规划信宿路径, 再依据路径选择伪驻留点 (VRPs)。VRPs可通过一跳直接向移动信宿传输数据, 而其他的节点则将数据传输至最近的 VRPs, 进而减少传输跳数, 降低能耗。仿真结果表明, 提出的 VRDC算法能有效降低能耗, 并平衡节点间的能耗。

为了降低水下无线传感网 (UWSN)中数据收集的能耗和保证实时性，提出一种基于压缩感知的移动数据收集方案。以分布式能量均衡非均匀分簇(DEBUC)协议和压缩感知理论为基础，簇内节点依据设计的稀疏测量矩阵决定是否参与压缩采样，并将获得的测量值传输至簇头。然后，通过自主式水下潜器 (AUV)的移动来收集各个簇头上的数据到数据中心，该问题被建模为基于信息质量最大化的旅行商问题 (TSP)，并提出近似算法进行求解。仿真实验结果表明，相比于已有的水下移动数据收集算法，本文方案在保证数据收集可靠性的同时，缩短了数据收集延时，延长了网络寿命。

基于合成孔径激光成像雷达(SAIL)二维数据收集方程和成像算法, 研究了圆形孔径和矩形孔径光学望远镜天线的方位向成像分辨率, 导出了点扩展函数的解析表达式, 分析了理想成像点尺寸及其光学足迹中心偏离、相位二次项匹配滤波失匹、空间采样宽度、采样周期等的影响; 也研究了距离向成像分辨率并分析了非线性啁啾补偿等的影响。对于各种影响因素都给出了数学判据, 特别是发现了矩形孔径的光学望远镜可以产生适合于SAIL扫描方式的矩形光学足趾并消除方位向分辨率不均匀降低, 可以设计最佳的矩形孔径的尺度分别控制光学足趾在方位向及其垂直方向上的尺度, 得到大扫描宽度和高方位向分辨率; 也发现了目标外差延时必须尽量小以克服非线性啁啾和初始光频不稳定性相位误差。

提出了合成孔径激光成像雷达(SAIL)的一种统一的工作模式, 即激光雷达运动的同时进行光束扫描。同时推导了点目标激光雷达方程, 据此还定义了SAIL二维数据收集方程, 二维数据收集方程组是合成孔径激光雷达的数据产生和收集过程中的完整数学表达, 并给出了统一模式的二维数据收集方程。从统一工作模式可以分解出条带扫描模式、聚束模式、滑动聚束模式和光束扫描模式, 及其相应的简化二维数据收集方程。上述的光束扫描模式是一种激光雷达和被观察面之间相对静止而只采用光束扫描实现孔径合成成像的新方法, 具有特殊的应用范围。

考虑固定传感器网络中固定与移动汇聚节点共存的工作模式,提出了一种数据收集方法。在兼容网络原有固定汇聚节点模式的同时,支持一个到多个移动汇聚节点,移动汇聚节点定期地向其附近小范围内的传感器节点扩散自己的存在信息,传感器节点向离自己跳数最小的汇聚节点发送或者转发数据包。距离移动汇聚节点一跳的传感器节点通过应答-超时重传的方法来保证到移动汇聚节点的数据可靠传输。仿真研究表明:相对于传统固定传感器网络,使用该方法能够大幅度地延长网络寿命(正常流量情况下延长600%以上,大流量情况下延长350%以上);在网络高负载时最高数据传输成功率能达到91%,比节点全静止时提高了8.3倍,最低数据传输延迟仅为46.5 ms,比节点全静止时减小了92%。