无线传感器网络被应用到越来越多的领域,事件监测是其重要应用之一。模式查询系统是实现事件监测的重要手段之一。由于传感器节点存在诸多限制,本文对模式查询中的模式数据分发机制和节点上的匹配机制进行了研究。泛洪是实现数据分发的主要方式之一。但在泛洪算法中,节点自动地广播数据包,使得网络中数据包的副本增长速度较快。针对泛洪所带来的网络风暴问题,本文提出了层次泛洪。在该策略中,整个网络根据传感器节点到汇聚节点的跳数分成不同的层次。当用户需要广播数据包的时候,根据数据包的传输范围,将数据包的生命周期设置成相应的层次值,从而避免无效的泛洪。在传输过程中,节点会根据邻居节点的处理情况来决定是否转发数据包,减少转发数据包节点的数量,降低网络负载。在传感器节点采集到的原始数据上运行匹配算法,由于数据量大,匹配算法的运行时间较长,消耗了大量的节点能量。同时,直接存储原始数据,会对传感器节点的存储空间造成浪费。本文提出了基于邻近节点线性拟合压缩算法,大大降低了匹配算法所需要处理的数据量,节约了节点的存储空间,降低了匹配算法的能量消耗。本文通过仿真实验对层次泛洪的性能进行了评估。仿真结果显示,层次泛洪策略有效地减少了网络中广播数据包的节点数量,降低了数据包扩散过程中的能量消耗。同时在STM32W108上对匹配策略进行了性能评估。结果显示,经过数据压缩后,匹配策略的性能得到较大提高,降低了节点的能量消耗。