当前无线传感器网络的应用越来越广,可以应用在军事、环境、医疗、野生动物监测、可穿戴设备的信号传输以及对目标的追踪与定位等诸多领域,并且在物联网技术中扮演越来越重要的角色。无线传感器网络是由普通节点将其采集数据以直接或间接方式传输给基站,由基站作集中处理并将处理结果反馈给用户,用户终端系统根据基站采集的数据制定相关决策。随着应用需求的日益增加,网络节点数量及结构也随之增加和变化,当节点向基站传输数据信息,就会出现很大的网络延迟,节点能量消耗较高,进而导致整个网络生命周期短暂,从而限制了无线传感器网络面向更高层次的应用。本文基于上述问题,结合研究者们从各自角度着手解决节点能量问题,较为流行的技术是采用数据融合技术。数据融合技术利用网络节点采集信息的时空相关性,去除冗余性数据,将数据信息发送给基站,这样可以减少网络中传输的数据量,降低节点发送自身数据及转发其它节点数据所耗费的能量,延长无线传感器网络的生命周期。值得注意得是在无线传感器网络数据融合方面,存在安全性问题,例如:当节点部署在无人值守或者偏远的应用环境中,节点很容易被攻击成为奇异节点。如果网络存在大量的奇异节点,网络数据融合的结果对用户系统有很大的负面影响。本文分析和研究了无线传感器网络的节点能量问题以及数据融合技术,并在此基础之上,提出了一种相对安全的数据融合模型。该模型是通过分别在普通节点和基站采用不同的节点数据信息识别和检验方法,有效地识别和隔离网络中奇异节点。其次,本文基于安全性数据融合模型,对数据融合路由算法进行分析和研究,重点讨论了基于最短路径树的数据融合路由算法,并且对该算法在网络结构规模频繁发生变化时所产生的路径树失效问题进行了分析和改进,提出了一种基于动态路径树的数据融合路由算法。最后,对本文所提模型和算法进行综合,并对其进行实验仿真;仿真结果表明该算法模型可以较为有效地减少网络节点能量消耗,降低网络传输的数据量,延长无线传感器网络的生命周期。