无线传感器网络（WSN）是由部署在监测区域内数量众多的传感器节点通过无线设备自主交互而形成的网络。它具有大规模部署、自组织、低功耗等特点。在现实生活中，WSN有广泛的应用，如森林火灾检测、农业自动化、入侵检测、火山监测等。WSN的众多优良特性使其成为诸多大学和研究机构的研究热点。事件检测是它的基本研究内容之一，而复合事件检测，由于考虑了事件的多种属性，因而与实际情况更加相符。因此，对复合事件的研究更具实际意义。本文分析了复合事件的特性，给出了在节点随机部署的情形下，能够确定复合事件区域的判定准则，并结合支配集的概念和方法，提出了基于支配集的复合事件检测算法（DS算法）。该算法通过备用路由和路径发现机制，使得复合事件的判定结果能够可靠地传输到基站。与文献中的CollECT算法、CDS算法相比，DS算法提高了检测精度，降低了通信量，减少了网络的能量消耗。针对事件检测过程中部分数据的不可靠以及自然界中事件定义的模糊性，本文分别提出了基于层次聚类机制的二维-GAS算法和基于模糊决策的复合事件判定机制。在大部分感知数据正确的情况下，二维-GAS算法能够有效地过滤出故障节点的数据，从而降低错误数据对事件判定的影响。基于模糊决策的复合事件判定机制保留了文献中基于模糊逻辑的判定机制的优越性，且不需要庞大的规则库支持，计算复杂性小。