随着低功耗无线通信技术、微电子技术、微型传感器等技术的发展，使得能够在微小传感器内集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络是由大量的传感器节点组成，具有快速展开、抗毁性强等特点。如何高效利用传感器节点的能量进行数据收集是无线传感器网络中需要解决的关键问题之一。本文提出了一种节能的基于拟合的数据收集模型。基于该模型，传感器节点每收集若干轮监测数据则对其进行拟合，以构造相应的拟合函数；节点将拟合函数的系数及相关参数发送给汇聚节点，从而避免了传输大量的原始监测数据。并对该模型进行了改进，节点对拟合函数选取若干个特征点，并将特征点数据发送给汇聚节点。汇聚节点利用接收到的特征点数据生成拟合函数并还原监测数据，从而进一步减少了数据的传输量。理论分析和模拟实验表明该协议在保证数据的精度的同时可以大大减少数据传输量，从而达到了节能的目的。本文还提出了基于双预测的数据聚集协议，其基本思想是在传感器节点和汇聚节点两端同时进行预测，两端通过使用相同的历史数据获得一致的预测值。节点利用其历史数据预测监测值，然后与实际监测值比较。节点根据两者的差值是否大于阈值决定是否需要将监测值发送给汇聚节点。理论分析和模拟研究表明该协议可以大大减少数据传输量，从而延长网络生命期。现有文献提出了多种数据收集方法，它们大多数都是在数据传输过程中来为数据选择能量消耗少的路由路径及减少节点间监测数据的冗余。实际上，通过这些方法节约的能量仍然有限。本文中设计了基于多项式拟合及基于双预测的数据聚集协议，在数据源处去除了大量的数据冗余。本文设计的数据聚集协议利用数据时间相关性，对监测数据进行了高质量的聚集，对于相关研究具有的一定借鉴意义。