无线传感器网络由大量传感器节点构成，节点具备无线通信能力，能够自发的组成通信网络，同时传感器网络还具备感知和采集物理环境信息的能力以及简单的计算存储能力。传感器网络已经被广泛的应用于自然环境监测、野生动物监测、交通流量监控、军事侦查等领域，在物理信息融合系统、物联网等新技术中也起到了关键作用。传感器节点通常由难以更换的微型电池供电，这使得能量成为了无线传感器网络工作能力的瓶颈。传感器网路中的聚集查询一方面能够向用户提供所监测物理信息的概况信息，同时为节省传感器网络的能量开销提供了契机，特别是加权数据聚集：根据查询的语义，赋予节点不同的权值，使得聚集结果更加客观的反映物理环境的真实信息。传统的聚集查询处理算法计算并返回给用户精确的聚集结果，然而由于节点本身和无线网络的不确定性，使得精确的聚集结果常常难以获得。近年来出现了一系列近似的聚集查询处理算法，已经能够达到任意的精度要求，但是并没有专门针对加权聚集的方法出现，同时，现有的研究工作也没有深入考察近似聚集计算过程中的传输路径选择问题对能量消耗的影响。针对上述问题，本文提出了可以满足任意精度要求的近似加权聚集查询处理算法。文章改进了现有的均匀抽样方法，提出了分组均匀抽样方法，并将其应用于聚集查询处理算法。后续的定理证明了新的抽样方法能够减小样本容量，而后文章给出了样本容量确定公式以及算法的详细执行过程，最后的实验也验证了新的算法能够有效地减少查询处理过程中的能量开销。本文还给出了无线传感器网络中针对抽样过程的路由策略，文章提出了这一问题同传统数据聚集过程的差异，并且针对单次查询，给出了能够保证局部贪心选择传输路径的算法，通过理论分析证明了算法的正确性，针对连续查询，给出了易于实现的启发式算法，启发式算法能够利用抽样方法的特点，有效地减少不必要的中间节点数目，特别是在节点密集分布的无线传感器网络中，随后的实验验证了所提出的两个算法同现有方法相比能够切实的减少抽样过程中的能量消耗。