近年来传感器网络的规模日益大型化,其应用及功能也更加复杂化。一方面,大量传感器节点的投入使网络规模及感知数据流量愈发庞大,从而带来传感数据的传输、存储和计算的问题;另一方面,传感器网络的目标主要为满足终端应用的各类需求响应式决策,这依赖于对采样数据和信息的准确高效的提取。若要在WSN的底层网络实体与顶层数据工程与决策之间建立高效的联系,方法一是提高WSN网络的服务质量Qo S,但会对网络硬件资源提出更高要求;方法二是强化应用层数据与信息处理的能力,但更精确的决策结果一般意味着更海量的数据存储和更复杂的数据计算问题,因此这两种方法都存在应用局限性。基于此,本文的出发点是在网络资源与成本有限的情况下,尽可能多地获取高质量数据流,从而减少数据传输、存储和计算压力,为此本文做了如下的工作。首先对数据质量进行评估以尽可能避免网络数据的泛化采集,为此本文分析了数据准确性评估的必要性,提出了一种基于传感器网络数据采集系统的数据质量量化定义方法,并设计了一种简化MEM数据处理算法,对短时间窗WSN预抽样数据流的适用性进行了分析。其次以传感器节点采样过程为分析对象,分析了采样端数据质量评估的物理意义,建立了数据源产生的原始数据质量分析模型,并对数据质量与采样率之间的关系进行了分析。然后以WSN数据包传输过程为分析对象,根据汇聚节点与包传输路径的排队理论,考察邻节点信道误码的丢包损失,建立基于网络参数的传输过程质量分析模型并给出其物理意义;进而设计一种特定网络区域内的可靠性评估法,并以平面网格WSN为例,给出质量等级可视化的范例,用以全局概览网络实时状态。最后根据所设计的数据准确性评估方法,以Lora传感器网络平台采样数据为样本,对以上理论分析和设计进行了仿真实验,实验结果可为传感器网络的数据质量评估提供依据。