无线传感器网络(WSN, Wireless Sensor Networks)是由部署在监控区域的大量传感器节点形成的多跳自组织网络,其目的是获取监控区域的目标信息,并发送给观测者。WSN涉及网络通信技术、嵌入式技术、传感器技术、无线传输技术等,拥有非常广阔的应用前景,将对21世纪人们生活方式产生重大影响。然而由于无线传感器网络节点体积小、能量储存有限且节点的能量不能实时的供给,所以无线传感器网络中的数据融合技术引起了人们足够重视。数据融合处理技术能有效的增强数据传输的可靠性并能减少数据传输量,达到节省能量的目的。本文通过深入分析无线传感器网络技术和数据融合技术,基于无线传感网分簇路由协议,提出层次性的数据融合处理方法。对于分簇路由中的源节点,以基于置信区间估计算法和卡尔曼滤波算法为基础建立了一种双层滤波机制；对于分簇路由中簇首节点,对其使用的传统模糊逻辑加权算法提出了相应的改进算法,首先用K均值聚类思想去除小偏差数据,然后运用线性估计算法对原数据信息进行进一步的修正。仿真结果表明,该层次性算法有效的增强了数据可靠性,减少了数据传输量,达到了节能的目的。