传感器技术、微电子技术、现代网络和无线通信技术的进步,推动了具有现代意义的无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络在工业、医疗和民用等诸多领域具有极大的应用价值,因此成为IT领域中的学科前沿和研究热点。无线传感器网络的基本功能是收集并返回其传感器节点所在检测区域的信息。为保证信息的有效性,无线传感器网络由密集的传感器节点组成。无线传感器网络中单个节点的资源十分有限,特别是在电池能量、处理能力、存储容量和通信带宽等几个方面。这就决定了无线传感器网络的协议栈的设计必须以能量有效性为首要的考虑因素。数据融合是将多份数据或信息进行处理,组合出更有效、更符合用户需求的数据的过程,达到节省能量的目的。本文介绍了数据融合技术的概念、特点和国内外的研究现状。选择这个题目的意义体现在节约传感器节点的能量、获得更准确的信息和提高数据收集效率。理论上的创新体现在提出一种簇状汇聚头融合算法,实践上解决了测试床硬件结构设计中遇到的问题,得到了相关的实验数据,为以后深入研究打下基础。考虑单一事件驱动的网络环境,基于图论中独立集的理论知识,结合无线传感器节点高密度抛洒的实际应用条件,提出了一种寻找簇状汇聚头来实现数据融合的节能分布式算法。算法包括建立级别梯度场、寻找簇状汇聚头、建立融合树和汇报数据四个过程。在节点密度稠密和稀疏两种情况下,仿真了算法建立融合树的过程。通过数学推导和程序仿真,与最短路由算法进行比较,表明簇状汇聚头融合算法能有效地提高网络的生存期,具有高效能、低延时、可扩展性好、时间复杂度和消息复杂度低的特性。测试床的硬件系统的结构设计主要利用工业总线来替代无线介质,并通过实验论证这种替代的合理性。在此基础上,简单介绍算法在测试床上的软件实现过程。得到仿真图,验证了算法的有效性。