在智慧城市、环境监测、远程医疗等场景中，无线传感器网络（WSN）承担着数据采集的关键角色，常被视为物联网系统的前端感知层。然而，基于电池供电的传统WSN在部署周期、维护成本方面存在明显限制，尤其在偏远或高危环境中，电池更换几乎不可行。这使得微能量采集成为推动物联网规模化部署亟需解决的技术环节。

能量收集无线传感器网络的基本架构由环境能量源、能量转换与存储模块、功耗管理单元以及无线通信模块构成，强调在能量采集与任务执行之间建立动态匹配机制。

南非比勒陀利亚大学与中国西南科技大学的研究团队在MDPI期刊 Hardware 发表的一篇综述，系统梳理了能量收集无线传感器网络（EH-WSNs）的研究进展，重点分析了该领域的关键技术与现存挑战，并指出了未来的技术演进方向。研究表明，通过从环境中采集能量，传感器网络具备摆脱电池束缚、实现绿色自主运行的潜力。

一、环境能量采集技术对比

综述对四类主流能量采集技术进行了评估，涵盖其适用场景与技术特征：

太阳能采集：技术成熟度最高，适用于户外光照稳定场景，如环境监测与农业传感。

热能采集：基于温差发电（TEG），适用于存在稳定热源的工业设备或人体可穿戴场景。

动能采集：通过压电或电磁方式转换机械振动，适用于桥梁结构监测、工业设备状态监控等。

射频能量采集：从Wi-Fi、蜂窝等环境无线电信号中提取能量，适合作为室内或信号密集区的补充供能方式。

单一能量采集方式难以应对环境能量的间歇性与波动性，混合式能量采集方案正成为提升供能可靠性的主要技术路径。

二、EH-WSNs 的关键技术挑战

能量管理与调度策略

环境能量具备随机性与低功率密度特征，系统需引入动态功率管理（DPM）与能量分配算法，依据当前能量水平、任务优先级、数据缓存状态，调整节点的采样、处理与通信行为，实现能量利用效率最大化。

能量感知路由协议

相较于传统WSN以节能为核心，EH-WSNs路由协议需在能量中性状态、端到端时延、吞吐量之间进行折中。协议设计需适配节点能量状态的时空变化，防止低能量节点引发网络割裂。

认知无线电集成

将认知无线电（CR）引入EH-WSNs，可使节点利用空闲频谱进行通信，降低干扰与重传开销，从而间接节约能量。但频谱感知本身引入额外功耗，需在感知频率与通信效率之间建立联合优化机制。

三、物理层安全机制

针对EH-WSNs在关键基础设施部署中的安全需求，传统加密算法因计算开销大、能效比低而受限。物理层安全（PLS）利用无线信道内在的随机性（如噪声、衰落）实现安全通信，结合波束成形、人工噪声等技术，可在不显著提升能耗的前提下增强抗窃听能力。当前研究重点包括根据能量采集状态动态调整安全策略的自适应PLS机制。

四、技术演进趋势

AI融合：通过机器学习与深度学习模型对环境能量变化进行时序预测，支撑更精准的能量调度与任务规划。

先进材料与储能器件：高效率柔性光伏、高性能热电材料、微型超级电容器等硬件层面进展，将直接提升系统整体能效。

系统级协同设计：从通信协议栈、电路架构、能量管理到安全机制的全栈联合优化，是EH-WSNs实现工程化部署的关键路径。