煤矿环境复杂多变,造成了煤矿开采过程中的不安全性,经常导致恶性事故的发生。目前,我国的煤矿安全生产形势十分严峻,特别是近年来重大矿难时有发生,造成了巨大的生命和财产损失。现有的煤矿安全监控系统因为存在各种不足,已经无法满足日益严格的安全生产需求,迫切需要对其进行改善。装备安全监测监控系统是提高煤矿安全生产的主要途径。通过煤矿安全监测监控系统,形成煤矿井上、井下可靠的安全预警机制和管理决策信息通道,为灾难预警、指挥生产、管理决策乃至事故营救提供环境安全参数动态信息。其中通过数据压缩技术的研究,降低安全监测网络能量消耗,延长安全监测网络寿命,提高安全监测网络的实际可应用性是本文研究的重点,为此本文主要开展了以下研究工作：1.本文首先介绍了无线传感器网络的概念及体系、特点和关键技术等基础知识。对无线传感器网络与现有无线网络作了区别比较,分析了无线传感器网络应用到煤矿安全监测领域的可行性以及应用中值得深入研究的核心技术。2.本文对经典数据压缩算法和目前无线传感器网络中数据压缩算法的研究成果进行了分析,总结出各自优缺点和需要改进的地方,为设计适用于煤矿安全监测系统的数据压缩算法提供理论基础。3.在基本压缩算法的基础上,本文提出了一种基于Kalman滤波的误差带自适应压缩算法(KL-AEO)。首先,通过对系统模型的分析,建立系统状态方程和观测方程。其次,利用现有安全监测数据,通过理论计算得出理论方程的初始状态值,分析得到误差带自适应调节公式。最后,在误差带自适应的基础上,借鉴基本压缩思想,得到了最终改进压缩算法的实现步骤。4.本文从经典的数据压缩评价指标着手,基于无线传感网络的特点,分析使用经典评价指标评判WSN中数据压缩算法,可能出现的偏差及其原因。在此基础上,介绍了无线传感网络数据压缩评价指标,研究了能耗测试系统的构成。首先,本文设计了一款低功耗无线传感节点。其次,围绕传感节点,借助NI采集卡搭建了能耗测试系统,结合评价指标,得到了改进算法评价结果,验证了本文所设计算法的有效性。