无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）作为一种新兴的信息技术，随着低功耗无线通信技术的进步、微传感器和微处理器的微型化，以及分布式信息处理和普适计算的发展，其在军事、环境监测、医疗健康、交通管理和商业应用等多个领域展现出了巨大的潜力。中国科研机构对此投入了大量关注和研究，国家自然科学基金委自2003年起就资助了多项与WSNs相关的课题，涉及理论研究、通信协议、组网技术、路由算法、空间数据挖掘、节点定位、功率控制、网络测量及具体应用场景，如列车安全监控、环境监测等。
数据融合是WSNs的关键环节，它旨在通过整合多个传感器节点收集的数据，实现能源效率的提升、数据收集效率的改善、数据准确性的增强和综合性信息的获取。数据融合的过程不仅包括接收查询请求并进行分布式处理，还涉及到数据包合并策略，这是一种常见的融合方法，通过合并重复或相近的数据，减少了网络流量，节省了节点资源。然而，由于WSNs的动态拓扑和节点位置不确定性，数据融合机制需要具备自适应性，以应对不同区域的事件触发和传感器节点的实时状态变化。
在处理查询时，用户可能采用描述性语言提出请求，这些请求会在网络中分布式地执行数据融合。在这个过程中，如何保证数据的安全性至关重要，因为节点可能面临被捕获的攻击威胁，因此需要研究和实施有效的数据融合算法安全机制，例如基于预测的数据融合技术，通过分析历史数据预测未来的数据趋势，从而减少数据传输量，降低能耗，并延长网络的使用寿命。
无线传感器网络中的数据融合方法研究是当前和未来的重要方向，它不仅关乎技术的创新，还关系到网络的实际应用效果和安全性，是推动WSNs进一步发展和优化的关键因素。
