数据查询是两层传感网中用户获取和分析感知数据的重要手段。由于感知节点大都部署在无人值守、复杂多变的环境中，使得不完全数据广泛存在于两层传感网中，丢弃这些数据会降低查询结果的准确性，且面临严重的隐私威胁。现有针对两层传感网的隐私保护数据查询协议无法处理不完全数据，因此，本文以两层传感网中的不完全数据查询为研究内容，针对两类不完全数据查询，设计了具有隐私保护功能的不完全数据查询协议。本文主要工作如下:　　(1)设计一种两层传感网不完全数据Skyline查询协议(Privacy-Preserving Incomplete data Skyline query protocol in two tiered Wireless Sensor Networks，PPIS)。PPIS将缺失属性值置换为数据域的上界值，并将不完全数据映射到桶中，提出一种基于前缀编码和Bloom过滤器的隐私保护方案和一种基于Merkle哈希树的完整性验证方案。理论分析和仿真实验验证了PPIS的安全性和有效性，与现有协议相比PPIS通信能耗节省了35％以上。　　(2)设计一种两层传感网不完全数据k-NN查询协议(Privacy-Preserving Incomplete data k-NN query protocol in two tiered Wireless Sensor Networks，PIKN)。PIKN根据不完全数据与样本之间的距离将不完全数据映射到桶中，以降低感知节点通信能耗，采用Bloom过滤器实现数据的隐私保护，采用Merkle哈希树实现对查询结果的完整性验证。理论分析和仿真实验验证了PIKN的安全性和有效性，与现有协议相比PIKN通信能耗节省了30％以上。