无线传感器网络(Wireless Sensor Network)是一种由传感器、微处理器和无线通信接口组成的新型网络。由于它采用全新的信息处理和获取技术，所以在医疗和军事等领域有了广阔的应用前景。目前在对无线传感器网络的研究中，如何有效利用传感器节点的能量进行数据收集已经成为研究的热点问题。数据聚集理论正是用来解决这一问题。　　 本文首先介绍了无线传感器网络的起源、结构特点、存在的问题并指出了它的应用前景。然后介绍数据聚集理论，对它的优点和关键技术进行了论述，同时指出了数据聚集算法的衡量标准，并从不同角度对其进行分类，在此基础上引出了优化数据聚集理论。　　 为了研究基于自适应生成树的数据聚集，本文提出了一种基于自适应生成树的优化数据聚集算法，该算法通过适应性重构一棵新的聚集树来优化网络传感器节点所感知到的各种数据，通过对比分析，这种优化数据聚集算法可以有效的减少网络中的数据传输量并能降低节点的能耗。　　 为了研究基于聚集算子位置的数据聚集，本文还提出了一种优化数据聚集算法，该算法将节点分成簇的形式并通过设置簇中数据源节点个数的最大值来自适应调整簇的结构，通过实验对比分析了该算法的时间复杂度，证实具有较低的时间复杂度。