无线传感器网络综合了低功耗无线电通信技术、嵌入式计算技术、微型传感器技术及集成电路技术等多项技术，成为计算机学科的一个新的研究领域，在军事和民用诸多领域的具有十分广阔的应用前景。无线传感器网络有区别于其他传统无线通信网络的特点，如数据中心、应用相关、资源严格受限等。这些特点也对无线传感器网络各项技术研究提出新的课题。　　 在传感器节点受到能量和带宽严重制约的情况下，如何合理、有效的利用有限的资源在无线传感器网络环境下进行高效数据查询成为当前研究的热点问题之一。本文首先在基于层次型网络拓扑结构的基础上，利用排队论对系统进行了建模与分析，同时结合能耗这一指标，给出了最优簇内成员节点数量的计算方法。其次，在分析了大量WSNs(Wireless Sensor Networks)感知数据的基础上，利用时间序列对数据进行建模处理，得出了适合WSNs的数据处理模型ARMA(Autoregressive Moving Average)，同时利用基于移动Agent的中间件技术，提出了基于ARMA的无线传感器网络可信数据采集方法，然后本文提出了一种基于过滤器的无线传感器网络Top-K查询优化算法，采用层次化的方法实现分布式的Top-K查询，将结果的合并和排序分散到网络中的各个簇头节点上，充分利用了网络中的资源。过滤器是设置在节点端的取值分布区间，用来屏蔽节点发送属于区间内的数据，从而节省节点能耗。同时簇头节点根据历史数据利用ARMA模型来预测簇内节点端过滤器的取值区间，节约了能量，提高了查询的效率。理论和实验结果表明，本文提出的算法具有较好的效率，显著提高了网络的整体性能，有效的减少网络的能耗，延长了网络的生命周期。最后在本实验室开发的DisWare中间件的基础实现了一套数据管理系统DisWareDM,介绍了其设计思想并对功能进行了演示。