无线传感器网络中的skyline查询已经引起了学者们的广泛关注,提出了一些skyline查询算法。然而这些算法主要涉及精确的skyline查询结果,精确查询算法能量消耗大,降低了网络的使用寿命。在很多实际应用中,近似查询结果就可以满足用户的需求。本文研究无线传感器网络中的近似skyline查询算法,主要工作如下:(1)提出了一种基于位图过滤的ε近似skyline算法(BAS),其中参数ε是判定两个数据满足近似关系的门限。该算法将数据空间转化为包含特定大小单元格的位图,使得落入同一单元格内的点均满足近似关系,而在同一单元格内仅选择具有最大支配能力的点,而过滤掉单元格内其它与之满足近似关系的点,由此减少通讯开销。理论分析证明了算法的正确性,实验结果表明该算法可有效减少能量开销。(2)根据skyline集在数据空间中的分布位置,可选取近似skyline集,即以近似门限ε为半径,用最少的点覆盖数据空间中的整个skyline集。根据这一思想,本文提出一种基于dancing-links过滤的ε近似skyline算法(DAS),该算法将上述问题转化为集合重复覆盖的数学模型,利用dancing-links方法最大限度的减少skyline集的数据,从而降低通讯开销。理论分析和实验结果表明,该算法可减少数据传输量,并得到较为精确的近似结果。(3)本文还提出了一种基于位图的ε近似skyline算法(BBS),该算法利用数据近似的定义将数据空间中的skyline集转化成位图。在数据上传的过程中,用位图代替skyline集,最后在基站上将得到的位图还原成近似skyline集。理论分析和实验表明算法是能量有效的,减少了通讯开销,从而延长了网络寿命。