无线传感器网络(Wireless Sensor Networks)中数据融合(Data Aggregation)的作用是减少通信量,减轻网络拥塞,提高信息的精确度。即删除冗余、无效和可信度较差的数据,同时将来自不同节点的信息结合起来进行融合处理,达到减少网络数据传输的数据量的目的。本文根据无线传感器网络中数据融合的概念和分类,总结了当前有效的网内数据融合技术和涉及到的相关问题。最后结合该领域当前研究现状,指出数据融合技术未来的研究重点。本文的主要工作包括以下几个方面:1.介绍了当前WSN及数据融合技术方面的研究情况。从数据融合的定义出发,比较说明了现有的各种数据融合技术。如基于应用层的Tiny Aggregation以及基于路由的数据融合方法,引入能量约束的分簇算法。2.提出跨层的数据融合方法的实现。在分簇过程中,为避免靠近sink的部分节点因大量的转发数据形成热区(hot spots)导致节点能量消耗过快,根据簇能量来作为分簇的依据,并提出改进的能量高效的均匀分簇路由算法REEEC。提出基于此分簇协议、簇间多跳路由以及基于查询的跨层次融合模型,即网络周期性的分簇,以簇头作为融合点,对簇内成员和融合树子节点传来的数据进行融合操作,在簇头间实现了多跳路由,组织成以观察者为根的融合树。以此来平衡簇首及其他节点的能量消耗,降低网络传输,从而达到最大化网络生命周期的目的。实验表明,本文提出的基于能量高效的分簇算法REEEC上的数据融合模型,在相应的网络情况下,能够有效的延长网络生命周期。