无线传感器网络是由大量廉价的传感器节点以自组织的方式构成的网络。在无线传感器网络中,节点协作地感知、监测各种环境信息(例如温度、湿度、压力、污染物浓度等),并将这些信息汇聚到基站,再通过广域网传送给用户。由于节点通常由电池供电,不仅能量严重受限,而且更换电池极为不方便甚至不可行。因此,为了使网络能够长时间工作,节能问题显得尤其重要。在无线传感器网络中,一些节点需要对数据进行融合,以减小所发送的数据量,降低能耗,延长网络生存时间。本文提出了一种基于压缩感知的时空数据融合策略,其主要贡献如下：(1)利用压缩感知技术对感知的数据进行编码,使得节点发送的数据量限制在阈值之内,从而有效地降低了发送数据的能耗；(2)根据压缩感知数据流的特点,提出了一种基于簇间链接的路由算法来建立具有节能效果的融合树。通过该方法建立的融合树,能够使得全网“热点”区域的能耗达到近似最优值,从而有效地延长了网络生存时间；(3)对于压缩感知的解码过程,为了构造时空信号稀疏基,先在空间域上利用提升小波变换的理论框架,其中采用了多项式预测算子,使得随机部署的节点的空间信号能够被稀疏化；然后在时间域上采用离散余弦变换,对空间域上变换得到的结果作进一步稀疏化,所得到的稀疏基能够达到信号重构的精度要求。仿真结果表明,与传统的数据收集策略相比,本文提出的数据融合策略在达到信号重构精度要求的前提下,能够有效地降低能耗,缓解“热点”问题,并延长网络生存时间。