无线传感器网络由部署在监测区域内的大量廉价的传感器节点组成,各个节点之间通过无线通信方式自组织形成网络系统,协作地进行感知、采集和处理周围环境或感知对象的信息,并发送给观察者。但传感器节点自身携带能量有限。为了降低节点能量消耗,在传感器节点发送或转发数据之前,应当尽可能地对数据进行本地处理,从而减少数据传输带来的损耗。数据融合算法可以有效地减少传感器节点间的数据通信,进而降低传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的寿命。本研究主要解决事件驱动型无线传感器网络的数据融合问题。本文分析了事件驱动型无线传感器网络的特点,以及事件驱动型传感器网络中应用数据融合的方法。通过对传统算法的分析,在近源汇聚CNS算法基础上,对融合点选举和数据融合树建立等两个方面进行改进,本文提出基于树结构的近源汇聚TBCNS算法。(?)TBCNS算法缩短了数据融合点选举时间,并且在事件区域内多个节点上进行数据融合操作,延长网络寿命。在单一事件驱动的无线传感器网络条件下,结合该网络特有的数据特征,提出事件区域中心融合ACS算法。算法将数据特征值最大的节点作为数据融合点,并仅通过两次单跳广播便可以找到数据融合点并建立数据融合树。将本文设计的两种算法用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,本文提出的TBCNS以及ACS算法在能耗、时延上较传统算法有显著改善。