无线传感器网络是以数据为中心的网络，其基本功能是收集并返回传感器节点所在区域的监测数据。如果在采集信息的过程中，各个节点单独传送数据到汇聚节点，不仅浪费传感器节点极其有限的能量，而且会降低信息收集的效率。研究表明，传感器节点的大部分能量消耗在了数据通信上。如何减少数据通信，降低节点能量消耗，延长网络寿命成了无线传感器网络研究的一个热点。
　　数据融合技术就是解决上述问题的关键技术之一。无线传感器网络中的数据融合指的是，融合多源节点数据以减少冗余的数据传输，并将融合后的数据发送到汇聚节点的过程。通过有效的数据融合技术可以节省能量消耗，获得更准确的信息，提高无线传感器网络数据收集的效率。
　　目前关于数据融合技术的研究主要集中在融合算法和路由协议两方面。在融合算法方面，现有的方法偏向于针对各种不同的应用，不具备通用性，而且缺乏容错性，在有错误输入数据的情况下有可能得到错误的融合结果。另一方面，带有数据融合机制的路由协议有的过于简单，融合效果不佳；有的鲁棒性较好，但路由开销过大。针对以上问题，本文对容错融合算法和基于蚁群算法的路由协议进行了研究。
　　在融合算法方面，本文借鉴Marzullo算法的思想，提出了更为简单、适合在资源有限的传感器节点上运行的MR算法。同时，基于越多区间包含的点越有可能是真实值的机理，设计了Overlap算法。此外，针对路由协议，本文基于蚁群算法提出了一种带数据融合机制的ACDA协议，减少了参与数据传输的节点数目，同时也使得路由得到的融合节点尽可能多。
　　本文用Matlab实现对MR算法和Overlap算法仿真和比较。实验结果表明，Overlap算法的融合精度要高于基于Marzullo算法思想的MR算法。此外，还在TOSSIM下对ACDA协议进行仿真研究。仿真结果表明，ACDA协议的路由开销和传输开销均小于其他带数据融合机制的路由协议，融合效果较好，更能节省能量。