无线传感器网络(WSN)是一种依赖传感器节点进行区域监测,并且以无线数据传输的方式进行数据传输的新型网络。由于传感器节点自身携带的能源有限,并且通常被撒布于无法在部署后补充能量的区域,因此网络携带能源是有限的。如何利用有限的能源尽可能长时间收集检测区域的数据,是网络研究的重点。本文通过数据融合技术,对网络中的多种数据进行融合,通过减少数据传输量的方式达到网络节能延寿目的。本文首先研究了基于贝叶斯理论的一元线性回归模型,给出了无线传感器网络的二种数据融合模型。其次研究贝叶斯多元线性回归模型,给出无线传感器网络中多种数据融合算法。最后建立信息有效性原则,设置有效阈值有效提高了数据融合精度,进行了优化并且再次仿真。本文的具体工作如下:1.给出了无线传感器网络的二种数据融合算法。该算法与最小二乘法相比,在相同的条件下融合精度更高,数据压缩量较高,达到了节能的目的。同时,该算法公式计算应用简单,易于传感器节点操作。2.根据二种数据融合算法,给出多种数据融合算法。与普通多种数据算法相比,新算法在相同的条件下融合精度更高。该算法有效地减少了数据传输种类,从而减少了数据传输量,达到网络节能的目的,3.建立信息有效性原则,分别对二种及多种融合算法进行优化。通过设置有效阈值,提高了算法融合精度。同时扩展实验数据量,给出仿真实验,比较普通融合算法,效果良好。