近年来，随着通信技术的快速发展，无线传感器网络的应用越来越广泛，目前已成为通讯、计算机和控制领域的研究热点。但是在实际应用中，无线传感器网络经常部署在无人值守或恶劣环境中，在这些外部环境的干扰下，以及传感器本身硬件资源有限，使得传感器网络容易遭受丢包或恶意攻击，网络无法获取真实的监测信息。随着网络安全问题的日益严重，研究存在数据篡改攻击时的一致性分布式滤波算法，分析攻击者的攻击行为，设计有效的防御措施，具有非常重要的意义。　　本文深入分析了基于一致性的分布式状态估计问题，介绍了一致性算法原理和卡尔曼滤波的状态估计过程，给出了基于一致性的分布式状态估计算法的基本框架。　　针对无线传感器网络存在的数据篡改攻击，从攻击者的角度，以最大化网络估计误差协方差为目标，对数据篡改攻击时的一致性分布式状态估计算法进行分析，应用图论、矩阵论等工具给出了算法收敛的充分条件，并应用Schur补定理，构建了攻击序列的优化问题，用凸优化工具进行求解。　　研究了基于事件触发的分布式状态估计问题，针对网络中存在数据篡改攻击时，设计有效的事件触发机制控制可疑数据的进一步传输，分析了数据篡改攻击时的分布式事件触发状态估计算法，利用图论、矩阵论等分析工具，得出网络估计误差协方差的上界并给出了算法收敛的充分条件。　　最后，应用Matlab工具对所提出的算法及得到的理论结果进行了仿真验证，并探索了攻击策略、算法参数与网络估计性能之间的关系，对未来的研究工作进行了展望。