随着嵌入式计算技术、无线通信技术和传感器技术的日益成熟,给具有感知、传送、存储等能力的无线传感器网络发展带来了可能。目前无线传感器网络被广泛的应用到各个领域,如农业、工业、医疗等领域。在实际应用中,暴露在空气中的传感器节点易受环境影响,出现节点失效的现象,导致感知数据丢失数据集的不完整,用户无法有效而准确的利用感知数据进行分析。然而无线传感器网络是以数据为中心,数据的完整性对无线传感网络可利用性和性能具有十分重要的意义,因此研究感知数据进行备份的问题显得尤为重要。对现有算法进行分析与总结,数据备份算法主要面临以下两个问题:首先大量的传感节点收集的感知数据需要备份,对能量有限的传感器节点存在巨大的挑战,其次如何选择备份节点和确定备份数量,才保证网络的容错性。针对以上问题,本文从平均节点能耗、数据恢复率、网络寿命以及三个指标对数据备份算法展开研究。论文主要的研究工作为:第一,研究了基于时空冗余数据清除的数据备份问题。针对现有算法存在的不足之处,本文从备份数据集角度出发,重点研究了无线传感器网络中感知数据的时空相关性,提出了基于时空冗余数据清除的数据备份算法(TS_DB)。该算法首先用k-means算法将网络划分为k个簇,其后用挖掘模式探索簇内节点与簇首节点间的空间关联性,同时使用一元线性回归模型建立单个节点感知数据间的时间相关性,在误差范围内消除冗余数据,来确定网络中需要备份的感知数据集,最后根据节点的剩余能量确定备份数量。实验结果表明,所提出TS_DB算法与相关工作相比平均耗能更低,网络的寿命得到了大幅度的提高。第二,研究了能量高效的数据备份问题。本文从备份数量出发,以能量高效的方式保证网络的容错性,提出了能量高效的数据备份算法(EE_DB)。考虑到传感节点易受环境的影响而失效,备份节点存在备份数据的盲目性,导致sink节点存在大量的冗余数据。本文从冗余数据的清除和容错性角度出发,引入了健壮节点来备份普通节点的感知数据。该算法先建立时空冗余数据清除模型,然后根据权值矩阵普通节点选择备份路径,使得sink节点任选若干健壮节点可获取所有的感知数据。实验结果分析表明,本文提出的EE_DB算法在能量和容错性都比相关的工作有较大的提升。