无线传感器网络在计算机网络领域中具有很重要的地位,作为一种集信息采集、信息传输、信息处理于一体的综合智能信息系统,可用于军事、空间探索、医疗护理、环境监控、城市交通管理等领域。本文详细分析了无线传感器网络的体系结构特点,研究了一种较为新颖的分层式网络结构模型。传统的传感器网络体系结构是为各种应用程序提供传输平台,节点只进行数据运输而不进行处理数据,而分层体系结构是“以数据为中心的”,目标是获得所感测事物的准确特征信息。能在最大程度上精简传统的次要功能,将OSI模型中的网络层和传输层合并成一个传输层,相邻层次间实现一定的自适应调节,同时将数据融合技术应用到协议栈中,可减少网络传输进程中的能量消耗,延长网络的寿命。深入研究了无线传感器网络中信息融合的理论知识,对数据融合理论和传感器网络的各个分层相结合的特点做了系统分析和研究,以此来解决无线传感器网络的能量有限、怎样增强所收集信息的准确性和提高收集信息的效率等问题。并依托路由协议为最后章节中建立分布式信息融合结构模型打下基础。研究了无线传感器网络数据的融合处理方法,改进了一种基于自适应加权的数据融合方法。将分簇后的节点传感数据按权重值的大小,进行合理的判断,融合处理后得到更准确的结果。该算法能有效解决网络信息的冲突,降低网络内的数据冗余度,仿真结果表明具有高效的执行效率和扩展性。最后提出了一种信息形式的鲁棒卡尔曼滤波融合算法,又结合新研究的无线传感器分布式信息融合结构模型,将此融合算法用在分布式网络簇首或汇聚节点的信息融合时,只需传输融合后的结果,仿真结果表明了此算法比传统的集中融合算法具有更好的效果,通信代价更低,网络寿命长。