在水环境监测领域，相比传统人工定时定点的监测方式，无线传感器网络技术以其覆盖范围广、自组织、价格低廉和实时性好等特点可以实现对监测区域全面的、实时的监测，因而逐渐得到国内外研究者的重视。但实际应用中仍然存在着问题，由于大部分监测区域都是环境相对恶劣或人类不宜到达的区域，无线传感器节点会因外界因素的变化和自身因素的影响出现工作不稳定的现象，导致测量结果出现一定的偏差，无法对目标区域进行准确的监测，不仅如此，频繁的数据传输还会使得节点能量很快耗尽而造成整个监测网络无法正常工作。因此，有必要对其感知信息进行融合。本课题来源于省科技攻关重点项目，对水质监测应用背景下的无线传感器网络多感知信息融合方法进行研究。　　论文针对水质监测应用的特点，提出了一种包含预处理、同质感知信息融合和异质感知信息融合三个阶段的融合方案。预处理阶段通过采用阈值抑制的方法降低多种感知信息的上报率；同质感知信息融合阶段通过采用改进的一致性检验方法对异常感知信息进行诊断，并有条件的进行剔除和修正，随后引入滑动窗口方法计算每个传感器的样本方差以确定各感知信息的权值，并采用加权方法进行融合处理；异质感知信息融合阶段则通过模糊综合评判法对前一阶段得到的融合结果进行再次融合，得到当前目标监测区域的水质等级、污染物种类和含量等水质状况信息。　　仿真实验表明，同质感知信息融合阶段中的一致性检验方法，当阈值设定为[0.05,0.15]时，能够将异常感知信息诊断时的误判率控制在3％以内，较为准确的诊断出异常感知信息，降低了它对加权融合结果的影响；滑动窗口方差加权方法中的窗口长度被设定为2时，能够较为有效的提高加权融合结果的精度，该阶段不仅保证了数据的准确性，还减少了通信量和能耗；异质感知信息融合阶段采用的模糊综合评判法相比单因素的国家水质判定标准较为科学的反应了当前水质状况，且能够有效的降低能耗，延长网络的寿命。