在无线传感器网络中，传统的数据传输方法是将每个传感器节点采集的数据都发送到汇聚节点。由于传感器节点分布的密集性和监测区域的重叠性，必然会导致网络中有大量的冗余数据。冗余数据会造成网络延时，信道拥塞，网络能耗增加等，为此我们在无线传感器网络中引入了数据融合技术。数据融合技术，在无线传感器网络中是将中间节点从周围源节点接收到的众多数据按照用户需求进行分析处理融合，将那些重复的、可信度低的或无效的数据去除，最终融合成单个可信度高、精确度高的数据信息，再将其发送到汇聚节点。基于此，本文在对无线传感器网络以及现有的一些基于无线传感器网络路由协议的数据融合算法分析和研究的基础上，以层次型路由协议中的TEEN协议为基本模型，提出了新的基于能量考虑改进的簇首选举算法和改进的阶梯式数据融合算法并建立了其数据融合模型。本文提出的阶梯式数据融合算法的主要思想是：在无线传感器网络中，把传感器节点采集到的数据传送到汇聚节点的传输过程划分为三个阶梯，根据每一阶梯接收发送数据的不同特点，相应的采取不同的数据融合算法。算法的第一阶梯针对簇内成员节点采集获得的数据进行融合，采用的是算术平均数据融合的方法，从数据源处减少数据的通信量；在簇成员节点向簇首发送融合数据的过程中，引用了基于门限区间数据检验的机制，能够有效的提高传输效率；第二阶梯对于簇首节点获取簇成员节点的数据，考虑到各成员节点采集数据的可信程度和精确度不一样，采用基于自适应加权数据融合算法，有区别地接收融合各成员节点的数据；第三阶梯则是簇首节点向汇聚节点发送融合数据，由于汇聚节点一般都设置在远离监测区域的地方，这个传输过程会消耗较多的能量，在该过程中采用了阈值控制机制，以达到剔除无效的、重复的融合数据的目的。通过上述这三个阶梯的数据融合，将能够有效地消除网络中的冗余数据，降低信道阻塞，节省节点能耗，从而延长无线传感器网络的生命周期。最后，通过使用NS-2进行仿真分析，证实了该阶梯式数据融合算法的优越性。