由于通信和电脑技术的进步使得能够开发出低成本、低耗电、多功能的传感器,这些传感器的体积很小而且具备感知、计算和短距离无线通信的能力,而一个无线传感器网络就是由许多的传感器构成,这些传感器节点通常密集地部署在所要监控环境的周围,周期性地采样数据并和其它传感器节点进行通信。无线传感器网络开启了一个新的机会来让我们能够观察我们现在所在的这个真实世界。与传统的网络不同,无线传感器网络能量有限且难于补充,因此,无线传感器网络首先关注的就是每个传感器节点的能量,为了延长网络寿命,已经有许多致力于传感器节能方面的研究工作。而无线传感器网络是以数据为中心的分布式系统,在设计能量有效的数据采集协议时,数据本身的特性也是应该考虑的。论文提出了从数据一致性和数据动态性方面来研究能量有效的数据采集问题,给出了应用于无线传感器网络中的数据一致性和数据动态性的定义,并在分析了它们之间的关系之后建立了相应的模型。根据无线传感器网络中数据一致性和数据动态性的定义,分别对现有的自适应采样方法和自适应通信方法进行了改进,并提出了自适应采样与通信(AdaptiveSampling and Communication,ASC)的数据采集协议,解决了采样频率的动态变化与数据一致性之间的矛盾。与现有的自适应采样方法不同,该协议能够根据实际现象中的数据动态性来调整数据采集频率,并当数据一致性得到满足时不进行数据发送。另外,为了防止预测模型对单个异常数据过于敏感,在新协议中引入了模型质量标准,通过对模型质量的评估来决定是否有必要对预测模型进行调整,从而减少了由于不必要的模型参数更新所带来的能量消耗。最后在TOSSIM仿真环境中对所提出的新协议进行测评。从实验的结果来看,发现该方法确实能够在保证数据真实度和精确度的同时有效减少数据通信量。