无线传感器网络是集传感器技术、微电子技术、无线通信技术而形成的全新的信息获取和处理技术,能够协作地实时感知、采集和处理网络覆盖范围内的被监测对象的信息。无线传感器网络的随机部署、自组织、自适应等特点使其在军事、医疗、工业、环境监测和其它商用领域有着广阔的应用前景和巨大的应用价值,已经成为计算机科学领域的一个活跃的研究分支。目前虽然已经取得了一定的研究成果,但是在一些关键技术上,仍然存在着许多问题需要解决。本文针对如何在无线传感器中应用数据融合技术节能网络能耗进行研究。本文首先介绍了无线传感器网络数据融合的概念、特点和主要技术挑战,在对目前典型的数据融合算法原理、性能特点分析的基础上,提出了能量感知的WSN数据融合路由算法(An Energy-Aware Adaptive Data Fusion Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks, EAAF)和无线传感器网络中一种新的混合型数据融合(A Novel Framework for Miscellaneous Data Aggregation in Wireless Sensor Networks, MDA)算法。能量感知的WSN数据融合路由算法是一种与路由相结合的数据融合算法,算法依据无线传感器网络中通信节点间欧式距离越近,数据相关性越大,越早进行数据融合,冗余数据通信量减少越多的特点,将数据融合代价和数据传输代价两个关键因素引入最小生成树的构建中。当数据融合的节能增益小于0时,为了避免数据融合引入更多的能耗,节点间采用最短路径树(SPT算法)将收到的数据直接转发,实现数据较早、低延迟地传送到Sink节点处。算法不仅能够平衡数据传输代价和融合代价问题,而且能够自适应调整数据融合策略,算法实现了在不同环境下性能近似最优。混合型数据融合算法是一种基于数据时效性的算法。服务质量是实际应用对无线传感器网络的基本要求,不同时刻下同一环境参数对无线传感器网络的服务质量(QoS)有着不同的要求,针对上述问题提出了一种基于数据时效性的混合型数据融合算法。算法设计的理论基础是ADDA和AIDA算法,通过对数据的时效性进行语义分析,将数据分为实时性数据包和非实时性数据包,非实时性数据包在数据队列中等待直到队列满,而实时性数据包对数据延迟要求较高,其不需要进入队列直接转发。在AIDA层中融合控制单元可以侦听当前网络状况,AIDA层的数据融合度和融合时间由融合控制单元决定。