在物联网时代,无线传感器网络技术是最重要的技术之一。在节点能量、计算、通信和存储能力都十分有限的传感器网络中进行高效节能的数据聚集查询是我们面临的一大挑战。在无线传感器网络中进行聚集查询是用户最重要的操作之一,在大多数情况下,用户可以接受满足一定误差精度的近似聚集查询结果。本文针对SUM和Top-k查询进行近似聚集查询算法研究,并提出相应的高效节能近似查询算法。针对现有的求和算法基本上都是对副本敏感的算法,提出一种对副本不敏感的求和近似算法FM-S。传感器网络中各节点由FM-S和服从二项分布的随机数样本对节点记录进行哈希转换以填充一个长度为L的二进制求和序列,并且每个节点会把生成的序列转发给路由树中的父亲节点,根节点将接收到全网的求和序列,最终根据此序列可计算出网络中不重复记录求和的近似值。实验结果显示该算法是一种分布式、低功耗、容错性高、扩展性和健壮性强的聚集查询算法。本文提出一种无线传感器网络中基于抽样的带权近似过滤Top-k查询处理算法。该算法将无线传感器网络划分为几个互不相交的簇,分别在汇聚节点和簇内节点进行抽样处理,在抽样的过程中给可靠而重要的传感器节点赋上相应更大的权值,同时根据传感器节点感知的数据具有时间相关性,在簇内进行抽样阀值过滤处理,每个簇头节点都会接收到该簇内的Top-k候选子集,然后将子集发送给汇聚节点,最终汇聚节点会接收到能代表全网的Top-k样本候选集。仿真实验结果显示该算法只需发送少量的数据,更小的抽样样本,并能满足任意精度要求。