无线传感器网络作为一种复杂的网络系统，由感知节点、汇聚节点以及任务管理节点协作完成对监测区域内的数据感知、采集与处理，目前在军事、工业、农业、医疗等领域得到广泛的应用与推广，但是无线传感器网络感知节点自身处理能力、存储能力、通信能力和电源能力有限，且传输稳定性易受到构建环境因素影响，导致监测数据传输实时可靠性降低、严重时甚至出现网络传输故障、数据传输中断等问题。本文以无线传感器网络作为主要研究对象，围绕网络监测数据传输的实时性、可靠性开展深入研究，主要研究工作如下：　　首先，良好的网络连通率、覆盖率是无线传感器网络数据实时可靠传输的先决条件，因此为满足网络通信以及数据监测的需求，从节点部署开展研究工作，将提高网络的连通率、覆盖率作为目标，设计了一种有向感知模型，并提出了一种改进粒子群算法进行有向感知模型求解优化，仿真实验验证，改进算法有利于提升网络覆盖率，从而可以有效保证无线传感器网络服务质量，提供可靠的数据采集、处理及传输服务。　　其次，为降低网络监测数据冗余性以及差异性，提高实时测量数据的可靠性，同时以减少节点能耗、延长网络生命周期为目标，提出了一种基于模糊证据理论的无线传感器网络数据融合算法，设计算法基于D-S证据理论，应用模糊数学原理引入隶属度函数，设计了感知节点之间互支持度计算的新方法，并借鉴信任分配思想将测量值转换为相应的证据，最终通过基于冲突分配的证据组合规则得到融合结果，实验结果表明该方法有效提高了数据融合的精度，降低传输的时延性。　　最后，基于上述研究无线传感器网络数据实时可靠传输策略，设计开发了一种基于无线传感器网络的制造车间实时定位系统，可以有效降低外界因素的干扰，减少定位误差，实现对制造车间制造资源的实时定位，有效获取人员、物料、物流车辆等制造资源的位置数据，便于进行资源感知和调度管理，从而提升管理标准及产品品质。