伴随着无线通信、现代网络、嵌入式计算技术、传感器技术以及分布式信息处理技术的不断成熟，无线传感器网络已经受到人们的广泛关注。最近，由网络体系结构、路由协议、分布式数据压缩和传输及信号处理等部分组成的无线传感器网络体系已成为人们关注的焦点。由于传感器自身能量有限及传输信号带宽的限制，如何在传感器网络中利用有限的资源精确估算未知参数一直是该领域研究的重要课题。本文首先介绍了无线传感器网络的基本知识、国内外的研究现状及发展趋势等。其次介绍了无线传感器网络体系中数据融合技术、常用于测距的估算方法以及参数估计相关理论知识。同时介绍了极大似然估计函数和用来对比分析估计精度的克拉美罗边界。接着，本文重点研究了一种基于量化信号的极大似然估计算法。先分析了最佳量化门限的设定，后通过与传统基于模拟信号的极大似然估计算法对比，分析了该算法的可行性。最后，本文对该算法进行改进，并以估测海浪参数为例研究了在信息处理中心使用基于量化信号包含通道影响的估计算法。在两种不同的通道接收模型中通过使用该方法对参数估计的仿真实验，分析了该方法相比未包含通道影响的估算方法在参数估计中的优势。接着，通过设定量化信号不同的转移概率模拟多种干扰条件下可能造成的量化信号质变情况，分析包含通道影响参数估计算法的鲁棒性能。