随着微电子技术、计算技术以及无线通信技术的进步,低功耗多功能的传感器得到了快速发展,随后,无线传感器网络被广泛地应用于军事、环境与火灾检测、交通管理等领域。数据的查询处理技术是无线传感器网络各种应用的基础,本文将主要研究无线传感器网络中的top-k查询处理技术。在无线传感器网络环境下,如何有效、节能地采集、查询数据是研究热点,top-k查询又是查询处理中的一个重要问题。目前已有的top-k查询处理算法主要以精确算法为主,而且没有深入考虑奇异数据对算法性能的影响。本文提出了一种分布式的近似top-k查询处理算法,该算法通过动态采样来估计节点的数据分布,产生一个top-k查询结果候选集,从而以减少通讯量的方式来有效降低能量消耗。由于无线传感器网络中的数据服从一定的数据分布,该算法正是通过对节点数据分布的估计避免了奇异数据对查询带来的负面影响。影响算法性能的参数还有时间窗、采样周期和概率的设定等,实验结果表明该算法是能量有效的,并能以大概率保证结果的正确性。本文还提出了一种基于过滤思想的top-k查询处理算法。算法的基本思想是在网络中的每个传感器节点上设置一个过滤区间,通过过滤区间的设置每个节点可以抑制不必要的数据传输,从而有效降低了能量消耗。过滤区间设置和查询更新处理是算法的两个基本组成部分,这两部分的性能直接影响到了算法全局的性能、精度和能量有效性。文中提出的查询优化技巧能有效减少网络探测的能量消耗。文中还提出了两种过滤区间设置策略,可以分别适用于不同的应用场合。算法的模拟试验充分证明了算法的有效性。