低网络能耗是无线传感器网络设计和研究的一个关键点。由于传感器节点在监测区域内的大量部署,使得各节点采集的数据之间具有很高的时空相关性,因此呈现出较高的数据冗余度。本文基于传感数据的时空相关性来研究采样机制,目标是抑制冗余数据的传输,节省网络能量。主要工作包括如下三个方面:一、从时空相关性的角度综述了无线传感器网络采样机制的国内外研究现状,并对采样机制进行了分类,将现有采样机制分为:基于集中式方法的采样机制和基于纵向数据对比方法的采样机制。二、由于环境噪声、自身硬件故障和能量枯竭等原因,传感器网络产生了大量的异常数据,这些异常数据会严重影响到监测结果的准确性。针对这些问题,提出了一种基于时空相关性的异常事件监测采样机制,通过传感数据间存在的时空相关性来剔除由于节点错误引起的异常数据;采用多个小组轮班采样的方式,因而能在保证监测性能的前提下节约能量;在异常判断过程中,通过加大采样频率,来缩短判断时间,最大限度地满足用户的时效性需求。三、针对采样数据呈现出一定周期性的应用环境,本文提出一种基于一元线性回归模型并自主划分时段的自适应采样机制,在采样周期内根据数据波动的情况自主划分时段,同时为各个时段分配相应的采样频率。模拟实验表明,对存在一定周期性的环境监测数据,该机制能进一步利用传感器数据的时间相关性使网络能量得到合理利用,并能较准确地捕捉数据的变化情况。