无线传感器网络具有组网快捷、灵活等诸多优点,在军事、工农业生产、城市管理、医疗、环境监测和抢险救灾等许多领域都有重要的应用,引起了学术界和工业界的高度重视。但是,研究表明数据传输消耗了总能量的70%；无线传感器网络能量、计算能力、存储能力、通信能力受到严重的限制,所以必须合理利用能量,延长无线传感器网络工作寿命；而通过数据融合来减少数据传输量是减少能耗最重要的技术之一针对无线传感器网络能量和计算能力严重受限等问题,通过对数据融合技术的研究,本文提出了一种适合大规模无线传感器网络的数据融合模型及融合算法。在深入分析网络节点分布密度与网络能耗关系的基础上,网络结构以层次区域划分,分析研究节点均匀分布和非均匀分布的优缺点,提出均衡网络区域能量,降低网络整体能耗的节点非均匀分布方案。应用.NET平台及多线程技术开发无线传感器网络数据融合仿真平台,提供数据融合仿真实验及相关性能指标分析服务。在数据通信阶段,结合节点非均匀分布方案,提出低能耗高速数据融合模型,为每个节点分配多个候选父节点；提出距离调节机制,平衡最短距离候选父亲节点和最大剩余能量候选父节点之间关系对网络能耗的影响,使剩余能量多、距离符合要求且传输能力强的节点作为父节点。在数据融合阶段,提出基于聚类技术的异类数据融合算法,利用传感器网络节点有限的计算能力对原始异类数据进行初步分类,从而减小网络通信量。两个阶段并行构建起无线传感器网络数据融合全过程。通过自行开发的仿真平台对数据融合模型及算法的性能进行了分析和评估实验,仿真结果表明：所建立的数据融合模型及算法在保证数据精度相对准确及时的情况下,能够有效延长网络生命周期、减少能量开销。