无线传感器网络是一种新型的、无基础设施的、自组织的无线网络。近年来随着微电子技术、传感器技术及通信技术的发展,无线传感器网络技术发展迅猛,进展很快,而且在军事与民用方面的一些具体应用也取得了成功。由于其应用广泛,无线传感器网络的发展前景一片光明。与传统网络相比,传感器网络具有以下特点:节点分布极其稠密且数目很大,每个节点维护全局信息是不可能的:节点的能量,存储空间及计算能力等资源非常有限;传感器节点布置完毕后,除了少数节点需要移动以外,大部分节点都是静止的。而且无线传感器网络通常工作在人无法接近或者高危险区域,使得随时更换节点能源是非常困难的,因此如何利用这种新兴的无线网络的能量资源,延长网络的生命周期,是无线传感器网络技术的一个关键问题。本文针对无线传感器网络的数据融合技术的特点,提出一种基于偏转角的树结构数据融合路由算法(ATDA),算法采用分布式策略,先将整个网络根据节点到sink的距离分成层次,然后将网络中的节点构造成一棵以sink节点为根节点的树结构,即数据融合树。算法在构造树的过程中,选择偏转角小的节点作为父节点,偏转角越小被选作父节点的几率就越大,这样保证数据传输时距离短而且产生的能量消耗最小。ATDA的优化方案主要考虑了网络的负载均衡。对节点布置的密度进行分析,并在数据传输过程中考虑了节点的剩余能量,尽量避开剩余能量小的节点,树结构随着剩余能量的变化实现动态调整,实现了节点的负载均衡。本文通过OMNET++仿真平台,对ATDA及其优化算法与GIT算法进行了性能仿真对比。仿真结果证明,本文算法在数据传输过程中,网络整体消耗能量减少并且在网络运行时间内网络整体存活节点数相对增多,尤其在大中型传感器网络中,该算法在节能和负载均衡方面有明显优势。