无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)中节点能量有限且不可补充，相邻区域内节点采集的数据具有很多冗余信息，如果将这些冗余数据都转发到汇聚节点会带来不必要的能量消耗。数据融合技术能够有效的减少冗余数据的转发，达到延长网络的生命周期的目的。在WSN的网络层将数据融合技术与路由协议相结合，能够有效的降低冗余数据的转发，具有较高的融合度。
　　本文关注于WSN网络层的数据融合技术，在对LEACH路由协议以及经典的数据融合算法分析和研究的基础上，针对LEACH协议没有提出具体融合方法的问题，提出了一种的基于分层结构的数据融合算法，该算法按照LEACH协议的层次结构将整个融合过程划分为三层融合。在普通传感器节点上，由于节点采集的原始数据具有不准确性，本文利用卡尔曼滤波对原始数据进行预处理，提高数据准确度，然后利用简单的阀值估计机制抑制冗余数据的转发；在簇首节点上，针对不同传感器节点采集的数据可能有较大的误差的问题，本文先采用格罗布斯准则进行数据一致性校验，剔除异常数据，然后采用一致性融合算法对同质数据进行融合，去除冗余数据，提高融合的准确度；在汇聚节点上，需要根据不同类型的数据为融合做最终决策，本文将模糊推理和模糊综合相结合做决策级融合。最后通过MATLAB仿真实验来验证本文算法的有效性。
　　本文所提算法能够在一定程度上减少冗余的数据转发，避免异常数据对融合结果的影响，达到降低节点能耗、提高数据收集精度的目的。