进入21世纪以来,在嵌入式技术、无线通信技术和分布式技术的带动下,无线传感器网络技术发展迅猛,日趋成熟,并已突显成为无线网络研究领域的热点之一,其在军事、医疗、工业、农业等方面的应用所体现出的独特优势使其得到越来越广泛的重视。从一般意义上来讲,无线传感器网络是一种由大量部署在目标地区执行特定监测任务的嵌入式传感设备通过多跳、自组织的方式构成的无线网络。但不同于传统的无线网络,其在网络寿命、通信带宽、计算能力等方面存在很大的限制,并成为其得到进一步大规模应用的阻碍。数据融合的思想是将大量来自不同数据源的感知信息组合为更贴近用户需求且数据量更小的融合结果,在融合过程中实现剔除重复信息,减小数据通信量和传输碰撞,从而有助于无线传感器网络破除能量约束,延长生存周期,同时提高数据采集效率与准确度。因此无线传感器网络数据融合技术的研究是非常有价值的。本文所做的主要工作是在总结了无线传感器网络技术和数据融合技术发展现状的基础上,分析现有技术存在的问题,重点提出了自己的一套切实可行的无线传感器网络数据融合方案。首先从安全融合的角度出发,构造了一种基于信任贴近度的无线传感器网络信誉模型RMSMTV,该模型可以较为有效地解决现有信誉模型中存在的节点恶意评价、评价过程中主观因素过多等问题,为数据融合的开展提供了一个可信可靠的安全环境。融合方案基于簇-树型网络结构,并通过网络设置和稳定工作两个阶段循环实施:网络设置阶段综合考虑节点的信任值和自身能量因素选出簇头节点,同时在簇间建立一棵路由树;在稳定工作阶段中,簇头节点按照分配好的传输时隙依次接收簇内节点成员监测的感知数据,并在本地先将多份数据融合为一份融合结果,然后将其沿簇间路由树转发至其父节点,如此直至到达根节点,最终由根节点将全网监测结果报告给基站。为避免外界噪声等不良因素的干扰,在簇头进行数据融合时将一致性测度的均值与标准差之比作为各数据参与融合的加权比重,有效剔除数据中的“野值”,降低融合误差,保证融合结果的精确度。