城市楼宇作为21世纪经济快速发展的产物，其内部装饰材料多、电器设备多、人员多、楼层多，如果发生火灾,火势将会迅速蔓延,造成重大的人员伤亡和经济损失。传统的火灾监控存在很多漏报误报现象，无法满足现代火灾监控的准确性、稳定性要求。因此，建立智能楼宇的防火监控系统显得尤为重要。本论文利用ZigBee技术与数据融合技术相结合方式对智能楼宇的防火监控进行研究。在ZigBee技术中，本论文对ZigBee设备类型、协议栈结构及工程文件进行详细分析，并研究了ZigBee的地址及路由能力,设计了火灾监控网络的整体结构。在数据融合中，采用人工神经网络技术，设计了三层BP神经网络模型对采集温度、烟雾和CO数据进行融合，得出火灾发生概率，我们利用Matlab中神经网络工具箱对设计BP网络模型进行训练。在总体设计部分，分硬件和软件两部分对系统进行设计。硬件部分，系统采用2.4-GHZ的CC2530芯片作为ZigBee节点的主控芯片，运用温度、烟雾以及CO三种传感器进行数据采集，详细设计了系统的硬件电路。软件部分，利用TI公司的Z-Stack协议栈开发建立系统，设计了协调器和终端节点的软件流程，并重点研究了三种传感器的软件设计。最后对系统进行了组网及火灾监控的测试。